Numărare pe grupuri

În exercițiile anterioare, ai extras date din tabele, apoi ai rezumat dataframe-urile rezultate în pandas pentru a crea grafice. Folosind COUNT și GROUP BY într-o interogare SQL, putem obține direct din baza de date aceste valori sumarizate.

Tabelul hpd311calls conține o coloană, complaint_type, care clasifică înregistrările apelurilor după tip de problemă — de exemplu, încălzire sau instalații sanitare. Pentru a reprezenta grafic volumul apelurilor pe tip de problemă, vei scrie o interogare SQL care numără înregistrările (COUNT) grupate după tipul de reclamație.

pandas a fost importat ca pd, iar motorul bazei de date pentru data.db a fost creat ca engine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Ingestie eficientă a datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează o interogare SQL care să selecteze coloana complaint_type și numărul total de înregistrări din hpd311calls, grupate după complaint_type.
Creează un dataframe cu read_sql() care să conțină numărul de apeluri pe tip de problemă, numit calls_by_issue.
Rulează ultima secțiune de cod pentru a reprezenta grafic numărul de apeluri pentru fiecare problemă locativă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul