Об'єднання та фільтрування

Так само, як вам не завжди потрібні всі дані з однієї таблиці, вам може бути не потрібно всі стовпці та рядки, що утворюються внаслідок JOIN. У цій вправі ви використаєте SQL, щоб уточнити імпорт даних.

Погода посилює деякі житлові проблеми більше за інші. Ваше завдання — зосередитися на звітах про протікання води в hpd311calls і зібрати набір даних, що містить рівень опадів за день із таблиці weather, щоб перевірити, чи є між ними зв'язок. Поданий SQL отримує всі стовпці з hpd311calls, але вам потрібно змінити його, щоб додати потрібний стовпець із weather і відфільтрувати рядки за допомогою WHERE.

pandas імпортовано як pd, а рушій бази даних engine уже створено.

Ця вправа є частиною курсу

Оптимізоване завантаження даних із pandas

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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())

Редагувати та запускати код