Jointure et filtrage
Tout comme vous n’avez pas toujours besoin de toutes les données d’une table, vous ne souhaitez pas forcément conserver toutes les colonnes et lignes issues 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 objectif est de vous concentrer sur les signalements de fuites d’eau dans hpd311calls et de constituer un jeu de données incluant le niveau de précipitations du jour depuis weather afin de voir s’il existe une relation entre les deux. La requête SQL fournie récupère toutes les colonnes de hpd311calls, mais vous devrez la modifier pour obtenir la colonne weather nécessaire et filtrer les lignes avec une clause WHERE.
pandas est importé en tant que pd, et le moteur de base de données, engine, a été créé.
Cet exercice fait partie du cours
Ingestion de données simplifiée avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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())