Łączenie, filtrowanie i agregowanie
W tym ćwiczeniu wykorzystasz zdobytą wiedzę, aby przygotować zbiór danych do analizy zależności między liczbą zgłoszeń dotyczących ogrzewania na linię 311 w Nowym Jorku a temperaturą powietrza.
Oprócz tabeli hpd311calls, baza data.db zawiera tabelę weather z codziennymi odczytami maksymalnej i minimalnej temperatury dla NYC. Chcemy uzyskać dzienną liczbę zgłoszeń związanych z ogrzewaniem i gorącą wodą wraz z dołączonymi danymi o temperaturze. Można to zrobić jednym zapytaniem – będziemy je budować etapami.
W pierwszej części pobierzemy tylko interesujące nas dane z tabeli hpd311calls. W drugiej części zmodyfikujemy zapytanie, aby dołączyć dane z tabeli weather.
pandas jest zaimportowany jako pd, a silnik bazy danych jest dostępny jako engine.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Sprawne importowanie danych z pandas
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Query to get heat/hot water call counts by created_date
query = """
SELECT hpd311calls.____,
____
FROM hpd311calls
____ hpd311calls.____ = ____
____ hpd311calls.____;
"""
# Query database and save results as df
df = ____
# View first 5 records
print(df.head())