Gruplar içinde sayma
Önceki egzersizlerde, tablolardan veri çekip oluşan DataFrame’leri pandas ile özetleyerek grafikler oluşturdun. SQL sorgusunda COUNT ve GROUP BY kullanarak bu özet değerleri doğrudan veritabanından çekebiliriz.
hpd311calls tablosunda, çağrı kayıtlarını ısıtma veya sıhhi tesisat gibi konulara göre sınıflandıran complaint_type adlı bir sütun var. Konuya göre çağrı hacimlerini görselleştirmek için, şikayet türüne göre kayıtları COUNT eden bir SQL sorgusu yazacaksın.
pandas pd takma adıyla içe aktarıldı ve data.db için veritabanı engine’i engine olarak oluşturuldu.
Bu egzersiz
pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
hpd311callstablosundancomplaint_typesütununu ve tüm kayıtların sayısını alacak,complaint_type’a göre gruplandırılmış bir SQL sorgusu oluştur.- Konuya göre çağrı sayılarını içeren bir DataFrame’i
read_sql()ile oluştur:calls_by_issue. - Her konut sorununa ait çağrı sayısını görselleştirmek için son kod bölümünü çalıştır.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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()