Selezionare colonne con SQL

I dataset possono contenere colonne non necessarie all’analisi, come accade per la tabella weather in data.db. Alcune, come l’altitudine, sono ridondanti perché tutte le osservazioni sono avvenute nello stesso luogo; altre contengono variabili che non ci interessano. Dopo aver creato un motore di database, scriverai una query per SELECT solo le colonne di data e temperatura e le passerai entrambe a read_sql() per creare un dataframe con le letture di temperatura massima e minima.

pandas è stato caricato come pd e create_engine() è stato importato da sqlalchemy.

Nota: il controllo SQL è piuttosto rigido riguardo alla posizione delle colonne e si aspetta che i campi vengano selezionati nell’ordine specificato.

Questo esercizio fa parte del corso

Acquisizione dati semplificata con pandas

Visualizza il corso

Istruzioni dell'esercizio

Crea un motore di database per data.db.
Scrivi una query SQL che esegua SELECT delle colonne date, tmax e tmin dalla tabella weather.
Crea un dataframe passando la query e il motore a read_sql() e assegna il dataframe risultante a temperatures.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Create database engine for data.db
engine = ____

# Write query to get date, tmax, and tmin from weather
query = """
SELECT ____, 
       ____, 
       ____
  FROM ____;
"""

# Make a dataframe by passing query and engine to read_sql()
temperatures = ____

# View the resulting dataframe
print(temperatures)

Modifica ed esegui il codice