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。
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
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 get hpd311calls and precipitation values
query = """
SELECT hpd311calls.*, ____
FROM hpd311calls
____ weather
____ hpd311calls.____ = ____;"""
# Load query results into the leak_calls dataframe
leak_calls = ____
# View the dataframe
print(leak_calls.head())