BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Tabloları birleştirme

İlişkisel veritabanlarındaki tablolarda, genellikle benzersiz kayıt tanımlayıcılarından oluşan anahtar sütunlar bulunur. Bu sayede, verileri içe aktardıktan sonra birleştirmek yerine, SQL'in JOIN işlemiyle tabloları birleştiren veri boru hatları kurabiliriz.

hpd311calls içindeki kayıtlar sık sık hava koşullarıyla daha da kötüleşen sızıntı veya ısınma problemleri gibi sorunlarla ilgilidir. Bu egzersizde, her iki tablodaki ortak tarih sütunları üzerinden weather verisini çağrı kayıtlarıyla birleştirerek her şeyi tek bir dataframe içinde toplayacaksın. Bu sütunların veri tiplerinin aynı olduğunu varsayabilirsin.

pandas pd olarak yüklendi ve veritabanı motoru engine oluşturuldu.

Not: SQL denetleyicisi, birleştirmede tablo sırasına karşı hassastır — solda ve sağda belirli tabloları bekler.

Bu egzersiz

pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Sorguyu, weather tablosunu hpd311calls ile sırasıyla date ve created_date sütunlarına göre birleştirecek şekilde tamamla.
  • Veritabanını sorgula ve ortaya çıkan dataframe'i calls_with_weather değişkenine ata.
  • Tüm sütunların birleştirildiğini doğrulamak için calls_with_weather'ın ilk birkaç satırını yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Query to join weather to call records by date columns
query = """
SELECT * 
  FROM hpd311calls
  JOIN ____ 
  ON hpd311calls.____ = ____.____;
"""

# Create dataframe of joined tables
calls_with_weather = ____

# View the dataframe to make sure all columns were joined
____
Kodu Düzenle ve Çalıştır