조인과 필터링
하나의 테이블에서 모든 데이터를 항상 원하지 않듯이, JOIN 결과의 모든 열과 행이 필요하지 않을 수도 있어요. 이 연습에서는 SQL을 사용해 데이터 가져오기를 더 정교하게 만들어 보겠습니다.
날씨는 일부 주택 문제를 더 악화시킵니다. 이번 과제는 hpd311calls에서 물 누수 신고에 집중하고, weather의 해당 일 강수량 데이터를 함께 가져와 둘 사이에 어떤 관계가 있는지 확인할 수 있는 데이터셋을 만드는 것입니다. 제공된 SQL은 hpd311calls의 모든 열을 가져오지만, 필요한 weather 열을 가져오고 WHERE 절로 행을 필터링하도록 수정해야 합니다.
pandas는 pd로 불러와져 있고, 데이터베이스 엔진 engine은 생성되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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())