Подсчёт по группам

В предыдущих упражнениях вы извлекали данные из таблиц, а затем агрегировали полученные датафреймы в pandas для построения графиков. Используя COUNT и GROUP BY в SQL-запросе, можно получать сводные показатели напрямую из базы данных.

Таблица hpd311calls содержит столбец complaint_type, который классифицирует записи звонков по категориям проблем — например, отопление или водопровод. Чтобы построить график объёмов звонков по категориям, вам нужно написать SQL-запрос, который подсчитывает (COUNT) записи по типу жалобы.

pandas импортирован как pd, а подключение к базе данных data.db создано как engine.

Это упражнение является частью курса

Эффективный импорт данных с pandas

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте SQL-запрос, который выбирает столбец complaint_type и подсчитывает количество всех записей из таблицы hpd311calls, сгруппированных по complaint_type.
С помощью read_sql() создайте датафрейм calls_by_issue с количеством звонков по каждой категории проблем.
Запустите последний блок кода, чтобы построить график числа звонков по каждой жилищной проблеме.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код