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एक से अधिक conditions पर फ़िल्टर करना

अब तक, आपने केवल एक condition पूरी करने वाले रिकॉर्ड्स को चुना है, लेकिन अक्सर datasets को कई मानदंडों पर फ़िल्टर किया जाता है। इस अभ्यास में, आप वही करेंगे।

weather टेबल में न्यूयॉर्क सिटी के दैनिक high/low तापमान और precipitation की मात्रा है। आइए खराब मौसम पर ध्यान दें, जहाँ या तो बर्फ 1 इंच या उससे अधिक हुई हो, या high तापमान फ्रीज़िंग (32° Fahrenheit) पर या उससे कम रहा हो। ऐसा करने के लिए, आपको एक ऐसी क्वेरी बनानी होगी जो दोनों कॉलम्स के मान देखने के लिए OR ऑपरेटर का उपयोग करे।

pandas को pd के रूप में लोड किया गया है, और एक database engine engine बनाया गया है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ सरल Data Ingestion

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • ऐसी क्वेरी बनाएँ जो weather में वे रिकॉर्ड चुने जहाँ tmax 32 डिग्री से कम या बराबर हो OR snow 1 इंच से अधिक या बराबर हो।
  • डेटाबेस को क्वेरी करने के लिए read_sql() का उपयोग करें और परिणाम को वैरिएबल wintry_days में असाइन करें।
  • describe() मेथड से summary statistics देखें, ताकि सुनिश्चित हो कि dataframe के सभी रिकॉर्ड दिए गए मानदंडों को पूरा करते हैं।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create query for records with max temps <= 32 or snow >= 1
query = """
SELECT *
  FROM weather
  ____ ____
  ____ ____;
"""

# Query database and assign result to wintry_days
wintry_days = pd.read_sql(____)

# View summary stats about the temperatures
print(____)
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