Joins, Filtern und Aggregieren
In dieser Übung nutzt du dein Wissen, um einen Datensatz zusammenzustellen und zu untersuchen, wie die Anzahl der Heizungsbeschwerden bei New York Citys 311-Hotline mit der Temperatur zusammenhängt.
Zusätzlich zur Tabelle hpd311calls enthält data.db eine Tabelle weather mit täglichen Höchst- und Tiefsttemperaturen für NYC. Wir wollen für jeden Tag die Anzahl der Anrufe zum Thema Heizung/Warmwasser ermitteln und die Temperaturen dazujoinen. Das lässt sich in einer einzigen Abfrage erledigen, die wir in Teilen aufbauen.
In Teil 1 holen wir uns nur die Daten, die wir aus hpd311calls brauchen. In Teil 2 erweitern wir die Abfrage und joinen die weather-Daten dazu.
pandas wurde als pd importiert, und die Datenbank-Engine wurde als engine erstellt.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Vereinfachte Datenaufnahme mit pandas
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Query to get heat/hot water call counts by created_date
query = """
SELECT hpd311calls.____,
____
FROM hpd311calls
____ hpd311calls.____ = ____
____ hpd311calls.____;
"""
# Query database and save results as df
df = ____
# View first 5 records
print(df.head())