टेबल्स को जॉइन करना
रिलेशनल डेटाबेस में टेबल्स में आमतौर पर यूनिक रिकॉर्ड आइडेंटिफ़ायर्स वाली key कॉलम होती हैं. इससे हम SQL के JOIN ऑपरेशन का इस्तेमाल करके टेबल्स को जोड़ने वाली पाइपलाइन्स बना सकते हैं, बजाय इसके कि इम्पोर्ट के बाद डेटा को मिलाएँ.
hpd311calls में मौजूद रिकॉर्ड अक्सर लीकेज या हीटिंग जैसी दिक्कतों से जुड़े होते हैं, जिन पर मौसम का असर पड़ता है. इस अभ्यास में, आप weather डेटा को उन कॉल रिकॉर्ड्स के साथ उनकी कॉमन तारीख वाली कॉलम्स पर जॉइन करेंगे, ताकि सब कुछ एक ही dataframe में आ जाए. मान लीजिए कि इन कॉलम्स का डेटा टाइप समान है.
pandas को pd के रूप में लोड किया गया है, और डेटाबेस इंजन engine बनाया जा चुका है.
नोट: SQL चेकर जॉइन करते समय टेबल्स के क्रम को लेकर सख्त है — यह बाएँ और दाएँ एक निश्चित क्रम में टेबल्स की उम्मीद करता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ सरल Data Ingestion
अभ्यास निर्देश
- क्वेरी पूरी करें ताकि
weatherकोhpd311callsसे क्रमशः उनकीdateऔरcreated_dateकॉलम्स पर जॉइन किया जाए. - डेटाबेस पर क्वेरी चलाएँ और प्राप्त dataframe को
calls_with_weatherमें असाइन करें. - यह जाँचने के लिए कि सभी कॉलम जॉइन हो गए हैं,
calls_with_weatherकी शुरुआती कुछ पंक्तियाँ प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Query to join weather to call records by date columns
query = """
SELECT *
FROM hpd311calls
JOIN ____
ON hpd311calls.____ = ____.____;
"""
# Create dataframe of joined tables
calls_with_weather = ____
# View the dataframe to make sure all columns were joined
____