이전에 드렸던 질문이 정리가 잘 되지 않았던 것 같아 다시 정리해 질문을 드리고자 합니다. cancel() 함수와 관련하여 아래 동작에 대해 이해가 잘 되지 않아 질문을 합니다. 먼저 admin에서 action을 통해 여러개의 선택된 항목들에 대해 queryset을 가져와 for을 이용해 각 항목에 대해 cancel 처리를 하나씩 수행합니다. @admin.display(description=f"지정 주문결제를 취소합니다.") def make_cancel(self, request, queryset): for order in queryset: order.cancel("관리자가 주문결제를 취소했습니다.") self.message_user(request, f"{queryset.count()}개의 주문결제를 취소했습니다.") 그리고 이후에 호출되는 Order의 cancel()에서는 orderpayment_set.all()을 사용해 하나의 주문에 대한 모든 결제시도 내역을 가져오는 코드를 동작하는 것으로 이해가 됩니다. def cancel(self, reason=""): for payment in self.orderpayment_set.all(): payment.cancel(reason=reason) 관련한 코드를 확인하니 orderpay 모델은 order_pay 뷰에 의해 생성이 되며, 생성 조건으로 주문요청 혹은 결제실패 상태가 됩니다. 그렇다면, orderpayment_set.all() 코드는 한 주문에 대해 성공 및 결제실패에 대한 모든 저장된 결과를 가져와 cancel을 시도하게 되는건데 이게 맞는건지 알고 싶습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 숫자를 적고 플레이 누르니 경고문구가 뜹니다. 단무지카페@지메일.com 님이 작성했으니 이곳으로 문의하라는데요. 무시하고 계속하기를 클릭하면 되나요?
영상이 이해가 잘 안되 몇번을 돌려봤습니다. 제가 이해하고 있는게 맞는지 알고 싶어 문의 드립니다. 모바일에서는 콜백함수의 동작이 되지 않기 때문에, m_redirect_url 인자에 url 정보를 정의하면, 결제 페이지 이동 후, 자동으로 정의된 페이지로 이동이 된다 check_url에 의해 order.p k, payment.p k 인자 정보를 받기 때문에 order_check은 별도의 추가 코드 없이 pc와 모바일에서 동일한 동작을 보장받을 수 있다. 제가 이해하는게 맞는지 알고 싶습니다.
코드의 내용을 보자면 admin에서 action을 이용해 여러개의 쿼리셑을 받아 각각을 한번씩 처리합니다. @admin.display(description=f"지정 주문결제를 취소합니다.") def make_cancel(self, request, queryset): for order in queryset: order.cancel("관리자가 주문결제를 취소했습니다.") self.message_user(request, f"{queryset.count()}개의 주문결제를 취소했습니다.") 그런데 Order의 cancel()에서 orderpayment_set, 즉 manytomany 중계 테이블내 모든 관련한 결제 내역을 가져와 cancel을 시도합니다. 결제 가능 여부를 확인하는 코드에서 보자면 def can_pay(self) -> bool: return self.status in (self.Status.REQUESTED, self.Status.FAILED_PAYMENT) 두 가지 조건만 있습니다. 실패했거나, 성공한 경우 입니다. 때문에 DB에는 관련한 주문이 여러간의 실패 + 1건의 성공의 이력인데 굳이 모든 이력을 가져와 cancel을 하는 이유가 무엇인지 알고 싶습니다.
2025 시나공 빅데이터 분석기사 실기 교재를 가지고 공부하고 있습니다. p.245 / 04.데이터 전처리 / 레이블 인코딩 관련 문의입니다. 결측치를 가지는 object 컬럼의 경우 레이블 인코딩을 하는 경우 "결측치"를 하나의 값으로 분류하는 거 같습니다. 이러한 경우 레이블 인코딩 후 결측치가 존재하지 않는 것으로 결과가 나옵니다. 문의) 결측치를 포함한 object 타입의 컬럼의 경우 결측치 변환 후 레이블 인코딩을 진행하는 게 맞는지? 결측치와 관계없이 레이블 인코딩을 진행하는 게 맞는지? 문의드립니다.
133 <ipython-input-75-22be5135b79e>:17: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) 133 정답 아래 이것이 어떤 에러 메시지인가요?
초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
수업한 것을 보고 새롭게 만들었어요! 근데 사이트에서 자꾸 이게 떠요 RateLimitError : You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors . Traceback: File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\exec_code.py", line 88, in exec_func_with_error_handling result = func() File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_ runner.py ", line 579, in code_to_exec exec(code, module.__dict__) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\ creative.py ", line 76, in <module> main() File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\ creative.py ", line 48, in main st.info (askGpt_mart(prompt)) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\ creative.py ", line 6, in askGpt_mart response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_resources\chat_ completion.py ", line 25, in create return super().create(*args, **kwargs) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_resources\abstract\engine_api_ resource.py ", line 153, in create response, _, api_key = requestor.request( File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_ requestor.py ", line 298, in request resp, got_stream = self._interpret_response(result, stream) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_ requestor.py ", line 700, in _interpret_response self._interpret_response_line( File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_ requestor.py ", line 765, in _interpret_response_line raise self.handle_error_response( 코드는 이렇게 짜여 있어요! import openai import streamlit as st def askGpt_mart(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "친절하고 과학에 대해 깊게 알고 있는 다정한 과학자야. 그래서 답변할 때 다정하고 구체적으로 답변하고 단어가 어려우면 단어의 대체언어도 같이 나태내줘"},{"role":"user","content": f"{prompt}에 대한 실험 도구와 재료를 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt_method(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 똑똑하고 친절한 과학자야. 그래서 실험 방법을 구체적으로 쉽게 설명해주고 어려운 단어는 쓰지 않아."},{"role":"user","content": f"{prompt}에 대한 실험 방법을 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt_dev(prompt,prompt1,prompt2,prompt3): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 똑똑하고 친절하고 섬세한 과학자야. 원래 실험 방법에서 사용자의 환경을 고려하여 적절하게 실험 방법을 바꿔서 구체적이고 세세하게 알려주는 과학자야."},{"role":"user","content": f"나는 {prompt}에 대한 실험을 할거야. 하지만 나는 {prompt1}이 없어. 그래서 {prompt1}은 쓰지 못해. {prompt1}을 사용하는 실험 방법을 바꾸되 성공하게 하는 실험 방법을 알려줘 나는 {prompt2}에서 실험을 진행할 거야. 상황과 환경에 맞는 실험 방법을 부탁해. 또 {prompt3}(이)라는 추가적인 환경과 조건이 있으니까 이 모두를 적절히 고려해서 완전히 구체적이고 세부적이고 자세한 실험 방법을 알려줘" }] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 청자가 이 실험을 처음 하는 사람인 것을 알아서 이 실험이 실패할 수 있는 일을 구체적이고 자세하게 설명하면서 그러지 않기 위해서 어떻게 해야하는지 답하는 과학자야"},{"role" : "user", "content":f"{prompt}에 대한 실험 주의사항을 구체적으로 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-3.5-turbo', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def main(): with st.sidebar: # Open AI API 키 입력받기 open_apikey = st.text_input(label='OPENAI API 키', placeholder='Enter Your API Key', value='',type='password') # 입력받은 API 키 표시 if open_apikey: openai.api_key = open_apikey st.markdown('---') st.header("AI 실험 도우미 ⚗️") st.markdown("---") ex_name = st.text_input("실험 이름",placeholder="거울 구리 실험, 나트륨 폭발 실험, 코끼리 실험...") co1,co2 = st.columns(2) with co1: if st.button("실험 도구 및 재료 안내"): prompt = ex_name st.info(askGpt_mart(prompt)) with co2: if st.button("실험 방법 안내"): prompt = ex_name st.info(askGpt_method(prompt)) st.markdown("===") col1,col2,col3 = st.columns(3) with col1: no_mar = st.text_input("없는 준비물",placeholder="유리막대, 비이커, 전자현미경...") with col2: where = st.text_input("장소",placeholder="집, 학교 실험실, 대학 생명과학 실험실...") with col3: add = st.text_input("추가 정보",placeholder="습도를 바꾸지 못함, 기온이 20도 이상으로 올라가지 않음...") if st.button("AI 실험 도우미"): prompt,prompt1,prompt2,prompt3 = ex_name,no_mar,where,add st.info(askGpt_dev(prompt,prompt1,prompt2,prompt3)) if st.button("주의사항"): prompt = ex_name st.info(askGpt(prompt)) if __name__=='__main__': main()
[ARRAY, STRUCT] array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요. SELECT title, #genres, genre FROM `advanced.array_excercises` ae cross join unnest(genres) as genre; 2. array_exercies 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다. select title, actor.actor, actor.character from `advanced.array_excercises` cross join unnest(actors) as actor; array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르 (genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다. select title, actor.actor, actor.character, genre from `advanced.array_excercises` cross join unnest(actors) as actor cross join unnest(genres) as genre; 앱 로그 데이터(app_logs) 배열 풀기 select user_id, event_date, event_name, user_pseudo_id, params.key, params.value.string_value as string_value, params.value.int_value as int_value from `advanced.app_logs` cross join unnest(event_params) as params where event_date = "2022-08-01 [PIVOT] orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다. select order_date, # amount의 합 sum(if(user_id=1, amount, 0)) as user_1, sum(if(user_id=2, amount, 0)) as user_2, sum(if(user_id=3, amount, 0)) as user_3 FROM `advanced.orders` group by order_date order by order_date; orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다 select user_id, sum(if(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) as `2023-05-01`, sum(if(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) as `2023-05-02`, sum(if(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) as `2023-05-03`, sum(if(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) as `2023-05-04`, sum(if(order_date = "2023-05-05", amount, 0)) as `2023-05-05` from `advanced.orders` group by user_id order by user_id; orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다. select user_id, max(if(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) as `2023-05-01`, max(if(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) as `2023-05-02`, max(if(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) as `2023-05-03`, max(if(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) as `2023-05-04`, max(if(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) as `2023-05-05` from `advanced.orders` group by user_id order by user_id; user_id = 32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를때 어떤 음식(food_id)을 담았나요? with base as ( select -- * EXCEPT(event_params), # * except(컬럼) :컬럼을 제외하고 모두 다 보여줘 -- param event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, max(if(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, null)) as firebase_screen, -- max(if(param.key = "food_id", param.value.string_value, null)) as food_id, max(if(param.key = "food_id", param.value.int_value, null)) as food_id, max(if(param.key = "session_id", param.value.string_value, null)) as session_id from `advanced.app_logs` cross join unnest(event_params) as param group by all ) select user_id, event_date, count(user_id) as user_cnt, food_id from base where user_id = 32888 and event_name = "click_cart" group by all [퍼널분석] with base as ( SELECT event_date, event_timestamp, event_name, user_id, user_pseudo_id, platform, max(if(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, null)) as firebase_screen, max(if(event_param.key = "session_id", event_param.value.string_value, null)) as session_id from `advanced.app_logs` cross join unnest(event_params) as event_param where event_date between "2022-08-01" and "2022-08-18" group by all ), filter_event as( select * except(event_name, firebase_screen, event_timestamp), concat(event_name, "-", firebase_screen) as event_name_with_screen, DATETIME(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul')AS event_datetime from base where event_name IN("screen_view", "click_payment") ), screen_view as( select event_date, event_name_with_screen, case when event_name_with_screen = "screen_view-welcome" then 1 when event_name_with_screen = "screen_view-home" then 2 when event_name_with_screen = "screen_view-food_category" then 3 when event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" then 4 when event_name_with_screen = "screen_view-cart" then 5 when event_name_with_screen = "click_payment-cart" then 6 else null end as step_number, count(distinct user_pseudo_id) as cnt from filter_event group by all having step_number is not null order by event_date ) select event_date, max(if(event_name_with_screen = "screen_view-welcome", cnt, null)) as screen_view_welcome, max(if(event_name_with_screen = "screen_view-home", cnt, null)) as screen_view_home, max(if(event_name_with_screen = "screen_view-food_category", cnt, null)) as screen_view_food_category, max(if(event_name_with_screen = "screen_view-restaurant", cnt, null)) as screen_view_restaurant, max(if(event_name_with_screen = "screen_view-cart", cnt, null)) as screen_view_cart, max(if(event_name_with_screen = "click_payment-cart", cnt, null)) as click_payment_cart from screen_view group by all order by event_date
--연습문제 CREATE OR REPLACE TABLE advanced.array_exercises AS SELECT movie_id, title, actors, genres FROM ( SELECT 1 AS movie_id, 'Avengers: Endgame' AS title, ARRAY<STRUCT<actor STRING, character STRING>>[ STRUCT('Robert Downey Jr.', 'Tony Stark'), STRUCT('Chris Evans', 'Steve Rogers') ] AS actors, ARRAY<STRING>['Action', 'Adventure', 'Drama'] AS genres UNION ALL SELECT 2, 'Inception', ARRAY<STRUCT<actor STRING, character STRING>>[ STRUCT('Leonardo DiCaprio', 'Cobb'), STRUCT('Joseph Gordon-Levitt', 'Arthur') ], ARRAY<STRING>['Action', 'Adventure', 'Sci-Fi'] UNION ALL SELECT 3, 'The Dark Knight', ARRAY<STRUCT<actor STRING, character STRING>>[ STRUCT('Christian Bale', 'Bruce Wayne'), STRUCT('Heath Ledger', 'Joker') ], ARRAY<STRING>['Action', 'Crime', 'Drama'] ) -- 1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요 select title , genres_new from advanced,.array_exercise AS a, UNNEST(genres) as genres_new -- 2) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다 select title , actors_new.actor , actors_new.character from advanced,.array_exercise AS a, UNNEST(actors) as actors_new --3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 배우(actor), 배역(character), 장르 (genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다 --방법 1 with gen as ( select title , genres_new from advanced,.array_exercise AS a, UNNEST(genres) as genres_new ) , actors as ( select title , actors_new.actor , actors_new.character from advanced,.array_exercise AS a, UNNEST(actors) as actors_new ) select from gen g join actors a on g.title=a.title --방법 2 select title , actors_new.actor , actors_new.character , genre_new from advanced,.array_exercise AS a, UNNEST(actors) as actors_new, UNNEST(genres) as genre_new --방법 3 select title , actors_new.actor , actors_new.character , genre_new from advanced.array_exercise cross join UNNEST(actors) as actors_new cross join UNNEST(genres) as genre_new where actors_new.actor 로 조건을 걸어야함 --actor(키값바로) 또는 actors_new로는 안된다 actors_new는 스트럭트 구조이고 actor는 이전 값임 --4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요 --하루 사용자 집계, 어떤 이벤트가 있는가? select user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , event_component.key , event_component.value.string_value , event_component.value.int_value from app_logs as app, UNNEST(event_pharams) as event_component where event_date = '2022-08-11' --피봇 과제 --1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다 with raw as ( select user_id , order_date , sum(amount) as amounts from orders ) SELECT order_date , MAX(IF(user_id=1, amounts, NULL)) AS user_1 , MAX(IF(user_id=2, amounts, NULL)) AS user_2 , MAX(IF(user_id=3, amounts, NULL)) AS user_3 ... FROM raw GROUP BY order_date --2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)으로 만들어야 합니다 with raw as ( --혹시나 하나의 유저가 하루에 여러 주문을 했을수도 있을것 같아서 이것 사용(MAX 쓸 예정이라서) select user_id , order_date , sum(amount) as amounts from orders ) SELECT user_id , MAX(IF(order_date='2023-05-01', amounts, NULL)) AS '2023-05-01' , MAX(IF(order_date='2023-05-02', amounts, NULL)) AS '2023-05-02' , MAX(IF(order_date='2023-05-03', amounts, NULL)) AS '2023-05-03' ... FROM raw GROUP BY user_id --3) orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다 with raw as ( select user_id , order_date , sum(amount) as amounts , count(distinct order_id) as order_cnt from orders ) SELECT user_id , MAX(IF(order_date='2023-05-01', 1, 0)) AS '2023-05-01' , MAX(IF(order_date='2023-05-02', 1, 0)) AS '2023-05-02' , MAX(IF(order_date='2023-05-03', 1, 0)) AS '2023-05-03' --second case , MAX(IF(order_date='2023-05-01', order_cnt, 0)) AS '2023-05-01' , MAX(IF(order_date='2023-05-02', order_cnt, 0)) AS '2023-05-02' , MAX(IF(order_date='2023-05-03', order_cnt, 0)) AS '2023-05-03' ... FROM raw GROUP BY user_id -- 4)user_id = 32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를때 어떤 음식(food_id)을 담았나요? -- ##데이터 조회할때 유용한 except(column):특정 컬럼 제외하고 모두 다 -- select * except(event_params) -- GROUP BY ALL with raw as ( select user_id , event_date , event_name , user_pseudo_id , event_component.key , event_component.value.int_value as food_id from app_logs as app, UNNEST(event_pharams) as event_component where user_id = 32888 and event_name = 'click_cart' and event_component.key = 'food_id' ) select distinct event_time --나는 일별로 보고 싶어서 추가 , food_id from raw --성윤님 강의 내용 select user_id , event_name , event_date , event_timestamp --같은일에 중복 주문이 있을까봐서 , MAX(IF(event_component.key='food_id', event_component.value.int_value, NULL)) AS food_id from app_logs as app, UNNEST(event_pharams) as event_component where user_id = 32888 and event_name = 'click_cart' and event_component.key = 'food_id' GROUP BY ALL --알아서 컬럼들 픽 --퍼널 별 유저 수 집계 with raw as ( select user_id , event_date , event_timestamp , event_name , user_pseudo_id , platform , event_component.key , event_component.value.string_value , event_component.value.int_value , MAX(IF(event_component.key = "firebase_screen", event_component.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen -- , MAX(IF(event_component.key = "food_id", event_component.value.int_value, NULL)) AS food_id , MAX(IF(event_component.key = "session_id", event_component.value.int_value, NULL)) AS session_id from app_logs as app, UNNEST(event_pharams) as event_component where event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18" group by all ) , filter_event_and_concat_event_and_screen AS( SELECT * EXCEPT(event_name, firebase_screen,event_timestamp) , CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) AS event_name_with_screen , DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul") AS event_datetime FROM base WHERE event_name IN ("screen_view", "click_payment") ) SELECT event_date, event_name_with_screen, CASE WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-welcome' THEN 1 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-home' THEN 2 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-food_category' THEN 3 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant' THEN 4 WHEN event_name_with_screen = 'screen_view-cart' THEN 5 WHEN event_name_with_screen = 'click_payment-cart' THEN 6 ELSE NULL END AS step_number, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt FROM filter_event_and_concat_event_and_screen GROUP BY ALL HAVING step_number IS NOT NULL ORDER BY event_date, step_number 강의 노트 select [0,1,1,2,3,4] as array_practice array<int64>[0,1,3] as array_practice generate_array(1,5,2) generate_date_array('2024-01-01', '2024-02-01', interval 1 week) WITH programming_languages AS ( SELECT "python" AS programming_language UNION ALL SELECT "go" UNION ALL SELECT "scala" ) select array_agg(programming_languages) as output from programming_languages --배열에 접근하기 offset: #0 ordinal: #1 #out of range를 방지하기 위해서 safe_ 추가하기 --사용 예시 select some_numbers[safe_offset(1)] as second_value 컬럼명[safe_offset(가져오고 싶은 위치)] Array(like list): 비슷한 카테고리에 대해 데이터를 저장할때 예시) 메뉴(컬럼): 돼지국밥, 떡볶이, 치킨 Struct(like dict): 다양한 속성에 대해 데이터를 한 컬럼에 다 넣고 싶을때 예시) 주소록(컬럼): 이름, 전화번호,이메일, 생일 등등 SELECT (1,2,3) AS struct_test SELECT STRUCT<hi INT64, hello INT64, awesome STRING>(1, 2, 'HI') AS struct_test SELECT struct_test.hi, struct_test.hello FROM ( SELECT STRUCT<hi INT64, hello INT64, awesome STRING>(1, 2, 'HI') AS struct_test ) -- UNNEST를 사용해 중첩된 데이터 구조 풀기(평면화, Flatten) WITH example_data AS( SELECT 'kyle' AS name, ['Python', 'SQL', 'R', 'Julia', 'Go'] AS preferred_language, 'Incheon' AS hometown UNION ALL SELECT 'max' AS name, ['Python', 'SQL', 'Scala', 'Java', 'Kotlin'] AS preferred_language, 'Seoul' AS hometown UNION ALL SELECT 'yun' AS name, ['Python', 'SQL'] AS preferred_language, 'Incheon' AS hometown ) SELECT name, pref_lang, hometown FROM example_data CROSS JOIN UNNEST(preferred_language) AS pref_lang FROM exaple_data AS a, UNNEST(preferred_language) AS pref_lang --그럼 unnest안에는 array만? struct는? SELECT student , MAX(IF(subject="수학", score, NULL)) AS 수학 , MAX(IF(subject="영어", score, NULL)) AS 영어 , MAX(IF(subject="과학", score, NULL)) AS 과학 FROM Table GROUP BY student ###팁 #같은 단어를 수정할 때,빨리하고 싶은 - 단어를 커서위에 올리고 커맨드 디 범위설정하고 수정하면 일괄수정 -> 인텔리데이에서는 어떻게 하지? #기대하는 아웃풋의 형태를 적어보는것 좋다 -> 쉐어포인트 컬럼에 만들기 프로젝트 시작전 - 어떤 업무를 함에 있어서 흐름을 아는 것이 중요하다(흐름을 모르면 어떤것을 왜 해야하는지 모를 수 있음) - 맥락 -> 목적 -> 퍼널 -> 가설 -> 분석 서비스의 목표 파악(어떤 문제를 해결하려고 하는지) 문제 정의: 핵심 문제 목표 정의 퍼널 정의 -> 우리도 이 데이터가 있는지 물어보기
22강 마지막 부분에 제출용 데이터 프레임 생성하는 과정에서 영상과 동일하게 코드를 작성했는데 오류가 납니다. 혹시 몰라 자료로 올려주신 코드를 붙여넣기해도 동일한 오류가 나옵니다. 이런 경우에는 어떻게 해결해야 하는지 궁금합니다. 아래와 같은 오류입니다. ValueError : array length 161 does not match index length 268
