Фільтрування за кількома умовами

Дотепер ви вибірково імпортували записи, що задовольняли одну умову, але часто потрібно фільтрувати набори даних за кількома критеріями. У цій вправі ви саме це й зробите.

У таблиці weather містяться щоденні максимальні й мінімальні температури та кількість опадів у Нью-Йорку. Зосередьмося на негоді, коли випав сніг на дюйм і більше або максимальна температура була на рівні точки замерзання чи нижча (32° за Фаренгейтом). Для цього потрібно скласти запит із використанням оператора OR, щоб перевірити значення в обох стовпцях.

pandas імпортовано як pd, і створено рушій бази даних engine.

Ця вправа є частиною курсу

Оптимізоване завантаження даних із pandas

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть запит, який вибирає записи з weather, де tmax менше або дорівнює 32 градусам OR snow більше або дорівнює 1 дюйму.
Використайте read_sql() для виконання запиту до бази даних і запишіть результат у змінну wintry_days.
Перегляньте зведену статистику за допомогою методу describe(), щоб переконатися, що всі записи у датафреймі відповідають заданим критеріям.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create query for records with max temps <= 32 or snow >= 1
query = """
SELECT *
  FROM weather
  ____ ____
  ____ ____;
"""

# Query database and assign result to wintry_days
wintry_days = pd.read_sql(____)

# View summary stats about the temperatures
print(____)

Редагувати та запускати код