Unirea tabelelor

Tabelele din bazele de date relaționale au de obicei coloane cheie cu identificatori unici pentru fiecare înregistrare. Aceasta ne permite să construim pipeline-uri care combină tabele folosind operația JOIN din SQL, în loc să combinăm datele după importarea lor.

Înregistrările din hpd311calls se referă adesea la probleme – cum ar fi scurgeri sau defecțiuni ale sistemului de încălzire – care sunt agravate de condițiile meteo. În acest exercițiu, vei uni datele din weather cu înregistrările apelurilor prin intermediul coloanelor de dată comune, pentru a obține totul într-un singur dataframe. Poți presupune că aceste coloane au același tip de date.

pandas este încărcat ca pd, iar motorul de baze de date, engine, a fost deja creat.

Notă: Verificatorul SQL este strict în privința ordinii tabelelor în join – se așteaptă ca anumite tabele să fie pe stânga și altele pe dreapta.

Acest exercițiu face parte din cursul

Ingestie eficientă a datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Completează interogarea pentru a uni weather cu hpd311calls prin coloanele date, respectiv created_date.
Interoghează baza de date și atribuie dataframe-ul rezultat variabilei calls_with_weather.
Afișează primele câteva rânduri din calls_with_weather pentru a confirma că toate coloanele au fost unite corect.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Query to join weather to call records by date columns
query = """
SELECT * 
  FROM hpd311calls
  JOIN ____ 
  ON hpd311calls.____ = ____.____;
"""

# Create dataframe of joined tables
calls_with_weather = ____

# View the dataframe to make sure all columns were joined
____

Editează și rulează codul