[SQL] SQL , Pandas 같은 데이터 출력하기

SQL과 pandas 문법으로 각각 같은 데이터를 출력해보자

 

1. 전체 player_id, 유니크 player_id

SQL - COUNT(column), COUNT(Distinct column)

SELECT count(player_id), count(distinct player_id) 
FROM table_name

Pandas - colums.count(), column.nunique()

df_all['player_id'].count() #count 
df_all['player_id'].nunique() #unique count

 

2. id별 Game 횟수

* row 1개가 game 1회에 대한 정보를 담고 있음

SQL - GROUP BY

SELECT player_id, count(*) AS '게임횟수' 
FROM table_name 
GROUP BY player_id

Pandas - groupby.size()

df_all.groupby('player_id').size().to_frame('게임횟수').sort_values('게임횟수',ascending=False)

3. player_id에서 team 명 추출하기

* player_id가 team명_playername 으로 구성되어 있음

ex. 팀명: DATA, 이름: hana -> player_id : DATA_hana

 

SQL - substring_index(string , ' 구분값' , 인덱스) 

SELECT player_id, substring_index(player_id,'_',1) AS Team 
FROM esports_matches_summary_stats 
GROUP BY player_id

Pandas - df.columns.split('구분값')

df_all['player_id'].str.split('_',expand=True)[0])

 

 

같은 데이터를 출력하는데에 논리적인 로직은 비슷하지만, SQL과 Pandas의 표현 방법은 다르다.

그래도 하나를 배우면 나머지 한쪽에서는 좀 더 빠르게 적용해볼 수 있는것 같다.