1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Streamlined Data Ingestion with pandas
Connected

cvičení

Spojování tabulek

Tabulky v relačních databázích mají zpravidla klíčové sloupce s jedinečnými identifikátory záznamů. Díky tomu můžeme budovat pipelines, které tabulky kombinují pomocí SQL operace JOIN, místo abychom data spojovali až po jejich importu.

Záznamy v tabulce hpd311calls se často týkají problémů – jako jsou úniky vody nebo výpadky topení – které se zhoršují vlivem počasí. V tomto cvičení připojíš data o počasí (weather) k záznamům volání přes jejich společné sloupce s datem, aby ses dostal/a ke všem informacím v jednom dataframu. Můžeš předpokládat, že tyto sloupce mají stejný datový typ.

pandas je načten jako pd a databázový engine engine už byl vytvořen.

Poznámka: SQL checker je v otázce pořadí tabulek při joinu přísný – očekává konkrétní tabulky na levé a pravé straně.

Pokyny

100 XP
  • Doplň dotaz tak, aby spojil weather s hpd311calls přes jejich sloupce date a created_date.
  • Dotazuj databázi a výsledný dataframe ulož do proměnné calls_with_weather.
  • Vypiš prvních několik řádků calls_with_weather a ověř, že byly připojeny všechny sloupce.