Conteggi per gruppi

Negli esercizi precedenti hai estratto dati dalle tabelle e poi hai riassunto i dataframe risultanti con pandas per creare grafici. Usando COUNT e GROUP BY in una query SQL, possiamo ottenere direttamente dal database quei valori riepilogativi.

La tabella hpd311calls ha una colonna, complaint_type, che classifica le chiamate per tipo di problema, ad esempio riscaldamento o idraulica. Per poter rappresentare a grafico i volumi di chiamate per problema, scriverai una query SQL che faccia il COUNT dei record per tipo di segnalazione.

pandas è stato importato come pd ed è stato creato l’engine del database per data.db come engine.

Questo esercizio fa parte del corso

Acquisizione dati semplificata con pandas

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Istruzioni dell'esercizio

Crea una query SQL che ottenga la colonna complaint_type e i conteggi di tutti i record da hpd311calls, raggruppati per complaint_type.
Crea un dataframe con read_sql() dei conteggi di chiamate per problema, calls_by_issue.
Esegui l’ultima sezione di codice per tracciare il numero di chiamate per ciascun problema abitativo.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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()

Modifica ed esegui il codice