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  3. pandasで効率よくデータを取り込む
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演習

結合とフィルタリング

単一のテーブル内のすべてのデータが常に必要とは限らないのと同様に、JOIN の結果のすべての列や行が必要とは限りません。この演習では、SQL を使ってデータのインポートを絞り込みます。

天候は、住宅に関する一部の問題を他よりも悪化させます。あなたの課題は、hpd311calls の水漏れレポートに注目し、weather の当日の降水量を含むデータセットを作成して、両者の関係があるかどうかを確認することです。提供された SQL は hpd311calls の全列を取得しますが、必要な weather の列を取得し、WHERE 句で行をフィルタリングするように修正する必要があります。

pandas は pd としてインポート済みで、データベースエンジン engine は作成済みです。

指示1 / 2

undefined XP
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  • query を完成させ、weather の prcp 列を取得し、weather と hpd311calls をそれぞれの date 列と created_date 列で結合してください。
  • read_sql() を使って、クエリ結果をデータフレーム leak_calls に読み込みます。