使用 SQL 選取欄位

資料集常包含分析不需要的欄位，data.db 中的 weather 資料表就是一例。有些欄位（例如海拔）是多餘的，因為所有觀測都在同一地點發生；也有些欄位包含你不感興趣的變數。建立資料庫引擎之後，你將撰寫查詢，只 SELECT 日期與氣溫相關的欄位，並將查詢與引擎一併傳入 read_sql()，建立一個含有最高與最低氣溫讀數的 dataframe。

pandas 已以 pd 載入，create_engine() 已從 sqlalchemy 匯入。

注意：SQL 測試器對欄位位置相當嚴格，請依指定順序選取欄位。

本練習屬於課程

使用 pandas 的精實資料導入

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練習說明

為 data.db 建立一個資料庫引擎。
撰寫一個 SQL 查詢，從 weather 資料表中 SELECT date、tmax 與 tmin 欄位。
將查詢與引擎傳入 read_sql() 以建立 dataframe，並把結果指派給 temperatures。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Create database engine for data.db
engine = ____

# Write query to get date, tmax, and tmin from weather
query = """
SELECT ____, 
       ____, 
       ____
  FROM ____;
"""

# Make a dataframe by passing query and engine to read_sql()
temperatures = ____

# View the resulting dataframe
print(temperatures)

編輯並執行程式碼