समूहों में गिनती करना

पिछले अभ्यासों में, आपने टेबल्स से डेटा निकाला और फिर ग्राफ बनाने के लिए प्राप्त dataframes को pandas में summarize किया. COUNT और GROUP BY को SQL क्वेरी में इस्तेमाल करके, हम वे summary आंकड़े सीधे डेटाबेस से ला सकते हैं.

hpd311calls टेबल में complaint_type नाम का कॉलम है, जो कॉल रिकॉर्ड्स को heating या plumbing जैसे issue के आधार पर वर्गीकृत करता है. issue के हिसाब से call volumes को ग्राफ करने के लिए, आप एक SQL क्वेरी लिखेंगे जो complaint type के अनुसार रिकॉर्ड्स की COUNT निकाले.

pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है, और data.db के लिए डेटाबेस engine engine नाम से बना दिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ सरल Data Ingestion

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

ऐसी SQL क्वेरी बनाएँ जो hpd311calls से complaint_type कॉलम और सभी रिकॉर्ड्स की गिनती निकाले, और परिणाम complaint_type के अनुसार समूहित हों.
issue के हिसाब से call counts का dataframe read_sql() से बनाएँ, नाम रखें calls_by_issue.
कोड के आखिरी हिस्से को चलाएँ ताकि हर housing issue के लिए कॉल की संख्या का ग्राफ बन सके.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create query to get call counts by complaint_type
query = """
____ ____, 
     ____(*)
  FROM hpd311calls
  ____ ____;
"""

# Create dataframe of call counts by issue
calls_by_issue = pd.read_sql(____, ____)

# Graph the number of calls for each housing issue
calls_by_issue.plot.barh(x="complaint_type")
plt.show()

कोड संपादित करें और चलाएँ