Jointure et filtrage
Tout comme vous n'avez pas toujours besoin de toutes les données d'une seule table, vous ne voulez pas nécessairement toutes les colonnes et toutes les lignes résultant d'un JOIN. Dans cet exercice, vous allez utiliser SQL pour affiner une importation de données.
La météo aggrave certains problèmes de logement plus que d'autres. Votre tâche consiste à vous concentrer sur les signalements d'infiltration d'eau dans hpd311calls et à constituer un jeu de données qui inclut les précipitations quotidiennes tirées de weather afin de voir s'il existe un lien entre les deux. La requête SQL fournie récupère toutes les colonnes de hpd311calls, mais vous devrez la modifier pour obtenir la colonne pertinente de weather et filtrer les lignes à l'aide d'une clause WHERE.
pandas est importé sous le nom pd, et le moteur de base de données, engine, a été créé.
Cette activité fait partie du cours
Ingestion de données rationalisée avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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())