Объединение и фильтрация
Так же как не всегда нужны все данные из одной таблицы, не всегда нужны все столбцы и строки, полученные в результате JOIN. В этом упражнении вы будете использовать SQL, чтобы уточнить импорт данных.
Погодные условия усугубляют одни жилищные проблемы больше, чем другие. Ваша задача — сосредоточиться на сообщениях об утечках воды в hpd311calls и собрать набор данных, включающий уровень осадков за день из weather, чтобы проверить, есть ли между ними связь. Приведённый SQL получает все столбцы из hpd311calls, однако вам нужно изменить его, чтобы получить нужный столбец из weather и отфильтровать строки с помощью условия WHERE.
pandas загружен как pd, движок базы данных engine уже создан.
Это упражнение является частью курса
Эффективный импорт данных с pandas
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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())