Join e filtri
Così come potresti non volere sempre tutti i dati di una singola tabella, potresti non volere tutte le colonne e le righe risultanti da un JOIN. In questo esercizio userai SQL per affinare un’importazione di dati.
Il meteo aggrava alcuni problemi abitativi più di altri. Il tuo compito è concentrarti sulle segnalazioni di perdite d’acqua in hpd311calls e creare un insieme di dati che includa i livelli di precipitazione del giorno da weather, per vedere se esiste una relazione tra i due. La query SQL fornita ottiene tutte le colonne di hpd311calls, ma dovrai modificarla per ottenere la colonna di weather necessaria e filtrare le righe con una clausola WHERE.
pandas è caricato come pd e il motore del database, engine, è già stato creato.
Questo esercizio fa parte del corso
Acquisizione dati semplificata con pandas
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Query to get hpd311calls and precipitation values
query = """
SELECT hpd311calls.*, ____
FROM hpd311calls
____ weather
____ hpd311calls.____ = ____;"""
# Load query results into the leak_calls dataframe
leak_calls = ____
# View the dataframe
print(leak_calls.head())