Joinen en filteren
Net zoals je niet altijd alle gegevens uit één tabel nodig hebt, wil je misschien ook niet alle kolommen en rijen die uit een JOIN komen. In deze oefening gebruik je SQL om een data-import te verfijnen.
Weer verergert sommige woningproblemen meer dan andere. Jij gaat je richten op meldingen van waterlekken in hpd311calls en een gegevensset samenstellen met de neerslagniveaus per dag uit weather om te zien of er een relatie is tussen die twee. De meegeleverde SQL haalt alle kolommen uit hpd311calls, maar jij moet het aanpassen om de benodigde kolom uit weather op te halen en rijen te filteren met een WHERE-clausule.
pandas is geladen als pd, en de database-engine, engine, is aangemaakt.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Gestroomlijnde data-inname met pandas
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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())