Zliczanie w grupach

W poprzednich ćwiczeniach pobierałeś dane z tabel, a następnie podsumowywałeś wynikowe ramki danych w pandas, aby tworzyć wykresy. Dzięki użyciu COUNT i GROUP BY w zapytaniu SQL możesz pobierać takie podsumowania bezpośrednio z bazy danych.

Tabela hpd311calls zawiera kolumnę complaint_type, która kategoryzuje zgłoszenia według rodzaju problemu, na przykład ogrzewanie lub hydraulika. Aby zwizualizować liczbę zgłoszeń według kategorii, napiszesz zapytanie SQL zliczające rekordy (COUNT) pogrupowane według typu skargi.

pandas zostało zaimportowane jako pd, a silnik bazy danych dla data.db jest dostępny jako engine.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Sprawne importowanie danych z pandas

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Utwórz zapytanie SQL, które pobiera kolumnę complaint_type oraz liczbę wszystkich rekordów z tabeli hpd311calls, pogrupowanych według complaint_type.
Użyj read_sql(), aby utworzyć ramkę danych calls_by_issue z liczbą zgłoszeń według kategorii.
Uruchom ostatni fragment kodu, aby wygenerować wykres liczby zgłoszeń dla każdego rodzaju problemu mieszkaniowego.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Create query to get call counts by complaint_type
query = """
____ ____, 
     ____(*)
  FROM hpd311calls
  ____ ____;
"""

# Create dataframe of call counts by issue
calls_by_issue = pd.read_sql(____, ____)

# Graph the number of calls for each housing issue
calls_by_issue.plot.barh(x="complaint_type")
plt.show()

Edytuj i uruchom kod