Uniones y filtrado
Igual que no siempre necesitas todos los datos de una tabla, puede que tampoco quieras todas las columnas y filas que resultan de un JOIN. En este ejercicio, usarás SQL para afinar una importación de datos.
El tiempo agrava algunos problemas de vivienda más que otros. Tu tarea es centrarte en los reportes de fugas de agua en hpd311calls y montar un conjunto de datos que incluya los niveles de precipitación del día desde weather para ver si existe alguna relación entre ambos. La consulta SQL proporcionada obtiene todas las columnas de hpd311calls, pero tendrás que modificarla para obtener la columna necesaria de weather y filtrar filas con una cláusula WHERE.
pandas está cargado como pd, y el motor de base de datos, engine, ya se ha creado.
Este ejercicio forma parte del curso
Ingesta de datos eficiente con pandas
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Query to get hpd311calls and precipitation values
query = """
SELECT hpd311calls.*, ____
FROM hpd311calls
____ weather
____ hpd311calls.____ = ____;"""
# Load query results into the leak_calls dataframe
leak_calls = ____
# View the dataframe
print(leak_calls.head())