Gruppera och koda om värden
Det finns nästan 150 distinkta värden i evanston311.category. En del av dessa kategorier liknar varandra och har formen "Huvudkategori - Detaljer". Genom att aggregera på huvudkategorin får vi en bättre bild av vilka typer av ärenden som är vanligast.
Skapa en temporär tabell recode som mappar distinkta category-värden till nya, standardized-värden. Låt standardized-värdena motsvara den del av kategorin som står före ett bindestreck ('-'). Extrahera detta värde med funktionen split_part():
split_part(string text, delimiter text, field int)
Du behöver också göra lite extra städning för ett fåtal fall som inte passar det här mönstret.
Sedan kan tabellen evanston311 joinas med recode för att gruppera ärenden efter de nya standardized-kategorivärdena.
Den här övningen är en del av kursen
Exploratory Data Analysis i SQL
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
-- Fill in the command below with the name of the temp table
DROP TABLE IF EXISTS ___;
-- Create and name the temporary table
CREATE ___ ___ ___ AS
-- Write the select query to generate the table with distinct values of category and standardized values
SELECT DISTINCT category,
___(___(___, ___, ___)) AS standardized
-- What table are you selecting the above values from?
FROM ___;
-- Look at a few values before the next step
SELECT DISTINCT standardized
FROM recode
WHERE standardized LIKE 'Trash%Cart'
OR standardized LIKE 'Snow%Removal%';