ピボットテーブル用のデータを選択する
さまざまな種類の駐車違反に対してどの機関が担当しているかをより正確に把握するため、詳細をまとめたレポートの作成を任されました。このレポートでは、次の4つの発行機関に注目します：Police Department（P）、Department of Sanitation（S）、Parks Department（K）、Department of Transportation（V）。このレポート作成に必要なすべてのレコードは parking_violations テーブルにあります。各 parking_violation には、INTEGER 型の violation_code と CHAR 型の issuing_agency が記録されています。
この演習では、レポートの基礎となるデータ、すなわち駐車違反コード、発行機関コード、そしてそれぞれの組み合わせごとのレコード総数を返す SELECT クエリを書きます。
この演習はコースの一部です
PostgreSQLデータベースで学ぶデータクレンジング
演習の手順
- クエリの
SELECTリストにviolation_codeとissuing_agencyを含めます。 - 各
violation_codeとissuing_agencyの組み合わせについて、その組み合わせを含むレコード数をSELECTリストに含めます。 - 対象とする単一文字コード（
P、S、K、V）の機関に結果を絞り込みます。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
SELECT
-- Include the violation code in results
___,
-- Include the issuing agency in results
___,
-- Number of records with violation code/issuing agency
___(___)
FROM
parking_violation
WHERE
-- Restrict the results to the agencies of interest
___ IN (___, ___, ___, ___)
GROUP BY
-- Define GROUP BY columns to ensure correct pair count
___, ___
ORDER BY
violation_code, issuing_agency;