जॉइनिंग, फ़िल्टरिंग, और एग्रीगेटिंग
इस अभ्यास में, आप अब तक सीखी हुई चीज़ों का उपयोग करके एक डेटासेट तैयार करेंगे, ताकि जाँचा जा सके कि न्यूयॉर्क सिटी की 311 लाइन पर हीटिंग से जुड़ी शिकायतों की संख्या तापमान के साथ कैसे बदलती है.
hpd311calls टेबल के अलावा, data.db में weather टेबल भी है, जिसमें NYC के रोज़ाना के अधिकतम और न्यूनतम तापमान के रीडिंग हैं। हम हर दिन के heat/hot water कॉल्स की गिनती चाहते हैं, जिसमें उसी दिन के तापमान भी जुड़े हों। यह एक ही क्वेरी में हो सकता है, जिसे हम हिस्सों में बनाएँगे.
पहले भाग में, हम hpd311calls से सिर्फ वही डेटा लेंगे जो हमें चाहिए। फिर, दूसरे भाग में, हम क्वेरी को मॉडिफाई करके weather डेटा को जॉइन करेंगे.
pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है, और डेटाबेस इंजन engine के रूप में तैयार है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ सरल Data Ingestion
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Query to get heat/hot water call counts by created_date
query = """
SELECT hpd311calls.____,
____
FROM hpd311calls
____ hpd311calls.____ = ____
____ hpd311calls.____;
"""
# Query database and save results as df
df = ____
# View first 5 records
print(df.head())