1. 문제1 1) p: 0이 홀수이다, q: 미국에서 2080년 월드컵이 열린다. 명제식: p → q 참,거짓: '미국에서 2080년 월드컵이 열린다'라는 사실은 아무도 알 수없다 하지만 '미국에서 2080년 월드컵이 열린다'가 사실인지 몰라도 전체 p → q가 사실인지 아닌지는 알 수 있다 왜냐하면 p: 0이 홀수이다에서 0은 홀수가 아니므로 p는 반드시 거짓이다 가정인 p가 거짓이면 전체 p → q는 q의 참,거짓 여부에 관계없이 반드시 참이다 이를 많은 사람들이 받아들이지 못하지만 p → q가 참이어야 제대로 된 논리학을 만들 수 있다 https://deepdata.tistory.com/331 반드시 알아야하는 기초 논리학 - p가 거짓이면 'p이면 q이다'는 왜 참인가? 1. 공허한 참 'p이면 ..
1. 공허한 참 'p이면 q이다'라는 명제가 있을 때 일반적으로 p가 참이라고 생각하고 q의 참, 거짓을 통해 'p이면 q이다'가 참인지 거짓인지 파악한다 그러니까 p가 참이면 q가 참일때 'p이면 q이다'는 참이고 q가 거짓이면 'p이면 q이다'는 거짓이다 그렇다면 p가 거짓이면 어떤가? 'p이면 q이다'는 어떻게 파악하는가? 결론부터 말하면 p가 거짓이면 q의 참,거짓과 무관하게 'p이면 q이다'는 반드시 참이다. 이것을 공허한 참이라고 부른다 2. 사람들이 이야기하는 직관적인 이유 2-1) 내가 너에게 '이번 시험에 100점을 맞으면 치킨을 사주겠다'라고 약속을 함 100점을 받았는데, 치킨을 사줬다. >> 나는 약속을 지킴 100점을 받았는데, 치킨을 사주지 않았다 >> 나는 약속을 어김 100점..
1. 프로그래밍은 왜 어려운가? 프로그래밍 언어 문법과 라이브러리의 사용으로 인한 어려움 hard logic(논리)의 사용으로 인한 어려움 이들에 대해 사람들에게 알려진 정도와 받아들여진 정도가 다르다 1-1) 문법과 라이브러리 사람들에게 많이 알려진 어려운 점 이런 language를 배우지 않은 사람이나 초보자나 보면 무슨 소리인지 이해하지 못한다 이 프로그램이 한글자만 틀려도 제대로 돌아가지 않기 때문에 초보자들이 특히 많은 어려움을 겪는다 능숙해지기 위해 많은 훈련이 필요한 것은 사실 프로그래밍을 최초로 배울때 약간의 어려움이 있지만 훈련에 비례하여 실력이 느는 경향이 있다 일반 상식으로도 원래 알고 있는 것이 아니므로 훈련의 필요성에 반감이 없어서 실력 상승을 위해 많은 사람들이 공부함 1-2) ..
1. 복기 rank() over()만 외우다 보니까 자꾸 에러가 나서 rank(over())을 할까 rank() over()을 할까... 아무리 해도 에러가 난다 rank() over(order by ~)를 외웠다면... 그냥 거저먹는 문제인데 너무 아쉽다 2. rank 함수 형태 rank() over()만 외우는게 아니라 rank() over(order by )까지 정확히 외울것 3. rank 함수 종류 rank() over(order by~) dense_rank() over(order by~) row_number() over(order by~) rank() over(order by~)는 동일한 값은 동일 순위를 부여하는데 그 다음 순위는 그 개수만큼 건너 뛰고 순위를 부여 위와 같이 1,2,2 다음에..
1. 문제1 SELECT round(avg(AGE),4) FROM EMPLOYEE A,DEPT B WHERE A.DEPTCODE = B.CODE and B.NAME='개발'; EMPLOYEE라는 테이블과 DEPT라는 테이블을 각각 A,B라고 alias를 칭한다 A라는 테이블에 존재하는 DEPTCODE라는 열과 B라는 테이블에 존재하는 CODE가 서로 같고 >>> DEPTCODE랑 CODE를 연결시켜 A와 B를 inner join함 그런데 여기서 만약 '개발'이라는 NAME을 가지는 행만 조회하고 싶다면 WHERE에 추가 조건으로 and로 연결시켜서 WHERE A.DEPTCODE=B.CODE and B.NAME='개발'한다. 그러면 이 상태의 TABLE에서 'AGE'변수의 평균을 구해서 출력하고 싶다면 S..
1. 예시 데이터 생성 import pandas as pd import numpy as np a = ['xdjwew1235453kdrew',75,np.nan,np.nan] b = ['jgierw0548323kgfe',54,36,89] c = ['hjeir3058372jdkw',23,85,np.nan] d = ['gjewoe02853klfw',98,94,92] e = ['guehrwenk29584034kgneiew',np.nan,np.nan,55] df = pd.DataFrame([a,b,c,d,e]) 여기서 소소한 팁으로 np.nan으로 NaN값을 넣을 수 있다 'NaN'이나 nan이나 NaN이나 이런거 안됨 2. 행의 값들을 가져오는 방법 df.values하면 데이터프레임의 행들을 numpy array..
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