Birleştirme ve filtreleme
Nasıl ki bazen tek bir tablodaki verilerin tamamını istemeyebilirsin, bir JOIN sonucunda gelen tüm sütunları ve satırları da istemeyebilirsin. Bu egzersizde, bir veri içe aktarmayı SQL ile daraltacaksın.
Hava durumu, bazı konut sorunlarını diğerlerinden daha fazla kötüleştirir. Görevin, hpd311calls içindeki su sızıntısı bildirimlerine odaklanmak ve ikisi arasında bir ilişki olup olmadığını görmek için weather tablosundan günün yağış seviyelerini içeren bir veri kümesi oluşturmak. Verilen SQL, hpd311calls içindeki tüm sütunları alıyor; ancak gerekli weather sütununu almak ve satırları bir WHERE ifadesi ile filtrelemek için bunu değiştirmen gerekecek.
pandas pd olarak yüklendi ve veritabanı motoru engine oluşturuldu.
Bu egzersiz
pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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())