Joinuri și filtrare
La fel cum s-ar putea să nu ai nevoie de toate datele dintr-un singur tabel, s-ar putea să nu vrei toate coloanele și rândurile rezultate dintr-un JOIN. În acest exercițiu, vei folosi SQL pentru a rafina un import de date.
Condiițiile meteo agravează unele probleme locative mai mult decât altele. Sarcina ta este să te concentrezi pe rapoartele de scurgeri de apă din hpd311calls și să assembezi un set de date care include nivelurile de precipitații zilnice din weather, pentru a vedea dacă există vreo relație între cele două. Codul SQL furnizat preia toate coloanele din hpd311calls, dar va trebui să îl modifici pentru a obține coloana necesară din weather și a filtra rândurile cu o clauză WHERE.
pandas este importat ca pd, iar motorul bazei de date, engine, a fost deja creat.
Acest exercițiu face parte din cursul
Ingestie eficientă a datelor cu pandas
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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())