Sélectionner des colonnes avec SQL

Les ensembles de données peuvent contenir des colonnes qui ne sont pas nécessaires à l'analyse, comme c'est le cas de la table weather dans data.db. Certaines, comme l'élévation, sont redondantes parce que toutes les observations ont eu lieu au même endroit, tandis que d'autres portent sur des variables qui ne nous intéressent pas. Après avoir créé un moteur de base de données, vous écrirez une requête pour SELECT uniquement les colonnes de date et de température, puis vous transmettrez le tout à read_sql() pour créer un dataframe des températures maximales et minimales.

pandas a été importé sous le nom pd, et create_engine() a été importée depuis sqlalchemy.

Remarque : Le vérificateur SQL est très pointilleux quant à l'ordre des colonnes et s'attend à ce que les champs soient sélectionnés dans l'ordre indiqué.

Cette activité fait partie du cours

Ingestion de données rationalisée avec pandas

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Instructions de l’exercice

Créez un moteur de base de données pour data.db.
Écrivez une requête SQL qui fait un SELECT des colonnes date, tmax et tmin de la table weather.
Créez un dataframe en passant la requête et le moteur à read_sql() et affectez le dataframe obtenu à temperatures.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create database engine for data.db
engine = ____

# Write query to get date, tmax, and tmin from weather
query = """
SELECT ____, 
       ____, 
       ____
  FROM ____;
"""

# Make a dataframe by passing query and engine to read_sql()
temperatures = ____

# View the resulting dataframe
print(temperatures)

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