Arbeiten mit Aggregatfunktionen
Wenn eine Tabelle Daten mit einer höheren Granularität enthält, als für eine Analyse nötig ist, kann es sinnvoll sein, die Daten vor dem Import mit SQL-Aggregatfunktionen zusammenzufassen. Wenn du zum Beispiel monatliche Zählungen von Hochwasserereignissen, aber tägliche Niederschlagsdaten hast, könntest du den Niederschlag pro Monat mit SUM aggregieren.
Die Tabelle weather enthält tägliche Messwerte für vier Monate. In dieser Übung fasst du das Wetter pro Monat mit den Funktionen MAX, MIN und SUM zusammen.
pandas wurde als pd geladen, und eine Datenbank-Engine engine wurde erstellt.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Vereinfachte Datenaufnahme mit pandas</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create a query to get month and max tmax by month
query = """
SELECT ____,
____
FROM ____
____ ____;"""
# Get dataframe of monthly weather stats
weather_by_month = pd.read_sql(query, engine)
# View weather stats by month
print(weather_by_month)