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iris_df=pd.read_csv('iris.csv') iris_df

주피터 노트북에서! plt.plot([1,2,3,4,5]) plt.legend(['SI'],['SW'],['PI'],[PW]]) 프롬프트에서! import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4,5]) [] plt.show() https://datascienceschool.net/view-notebook/d0b1637803754bb083b5722c9f2209d0/ Data Science School Data Science School is an open space! datascienceschool.net

LIST L=[ ] 변경 가능한 튜플 TUPLE T=( ) 변경 불가능한 리스트 DICTIONARY D={key:value} 키에 따른 값 D.items() D.keys() D.values() SET S={ } 중복 제거 –|(합집합) &(교집합) -(차집합)

https://repo.anaconda.com/archive Anaconda installer archive repo.anaconda.com Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe 불러오는 중입니다... - anaconde prompt 실행 - 원하는 디렉토리로 이동 후 jupyter notebook

show databases; use 인사급여; show tables; select * from 사원; select count(*), count(퇴사일자) from 사원; ## 직급별 인원수 select 직급, count(*) as 인원수 from 사원 group by 직급; ## 직급별 인원 및 평균 월급 select 직급,count(*) as 인원수, avg(월급여) from 사원 group by 직급; ## 급여 구분에 따른 평균 월급 select 급여구분, count(*), avg(월급여) from 사원 group by 급여구분; ## 입사 년도별 평균 월급 select year(입사일자) as 입사년도, count(*) as 인원수, avg(월급여) as 평균월급 from 사원 group by y..

group by 사용 후 조건을 추가 할 때 사용 (where과 비슷)