テーブルの結合
リレーショナルデータベースのテーブルには、通常、一意のレコード識別子であるキー列があります。これにより、データをインポートした後に結合するのではなく、SQL の JOIN 操作を使ってテーブルを組み合わせるパイプラインを作成できます。
hpd311calls のレコードは、漏水や暖房の不具合のように、天候によって悪化する問題に関するものが多いです。この演習では、共通の日時列に沿って weather データを通話記録に結合し、すべてを 1 つのデータフレームにまとめます。これらの列は同じデータ型であると仮定してかまいません。
pandas は pd として読み込まれており、データベースエンジン engine は作成済みです。
Note: SQL チェッカーは結合するテーブルの左右の順序に厳密です。左側と右側に特定のテーブルがあることを想定しています。
この演習はコースの一部です
pandasで効率よくデータを取り込む
演習の手順
weatherをhpd311callsに、それぞれのdate列とcreated_date列で結合するクエリを完成させてください。- データベースにクエリを実行し、結果のデータフレームを
calls_with_weatherに代入します。 - すべての列が結合されたことを確認するために、
calls_with_weatherの先頭数行を表示してください。
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。
# Query to join weather to call records by date columns
query = """
SELECT *
FROM hpd311calls
JOIN ____
ON hpd311calls.____ = ____.____;
"""
# Create dataframe of joined tables
calls_with_weather = ____
# View the dataframe to make sure all columns were joined
____