SQL で列を選択する

データセットには、分析に不要な列が含まれていることがあります。data.db の weather テーブルもその一例です。標高のように、すべての観測が同じ場所で行われたため冗長なものもあれば、関心のない変数を含むものもあります。データベースエンジンを作成したら、日付と気温の列だけを SELECT するクエリを書き、両方を read_sql() に渡して、最高気温と最低気温の読み取り値からデータフレームを作成します。

pandas は pd として読み込まれており、create_engine() は sqlalchemy からインポート済みです。

Note: SQL チェッカーは列の位置にとても厳密で、指定された順序でフィールドが選択されることを期待します。

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

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演習の手順

data.db 用のデータベースエンジンを作成します。
weather テーブルから date、tmax、tmin 列を SELECT する SQL クエリを書きます。
クエリとエンジンを read_sql() に渡してデータフレームを作成し、結果のデータフレームを temperatures に代入します。

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。

# Create database engine for data.db
engine = ____

# Write query to get date, tmax, and tmin from weather
query = """
SELECT ____, 
       ____, 
       ____
  FROM ____;
"""

# Make a dataframe by passing query and engine to read_sql()
temperatures = ____

# View the resulting dataframe
print(temperatures)

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