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値のグループ化と再コード化

evanston311.category には約150個の異なる値があります。ただし、これらのカテゴリの一部は「メインカテゴリ - 詳細」という形式で似ています。メインカテゴリで集計すると、どのリクエストが多いかをより把握しやすくなります。

そのために、一時テーブル recode を作成し、category の重複なしの値を新しい standardized 値に対応付けます。standardized にはダッシュ（'-'）より前の部分を使います。この値は split_part() 関数で抽出できます。

split_part(string text, delimiter text, field int)

このパターンに当てはまらないいくつかのケースについては、追加のクリーンアップも必要です。

その後、evanston311 テーブルを recode と結合して、新しい standardized カテゴリごとにリクエストをグループ化できます。

この演習はコースの一部です

SQLによる探索的データ分析

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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。

-- Fill in the command below with the name of the temp table
DROP TABLE IF EXISTS ___;

-- Create and name the temporary table
CREATE ___ ___ ___ AS
-- Write the select query to generate the table with distinct values of category and standardized values
  SELECT DISTINCT category, 
         ___(___(___, ___, ___)) AS standardized
    -- What table are you selecting the above values from?
    FROM ___;
    
-- Look at a few values before the next step
SELECT DISTINCT standardized 
  FROM recode
 WHERE standardized LIKE 'Trash%Cart'
    OR standardized LIKE 'Snow%Removal%';
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