连接表
关系型数据库中的表通常有用作唯一记录标识的键列。这样我们就能使用 SQL 的 JOIN 操作在导入之前直接在数据库中合并表，而不必将数据导入后再合并。
hpd311calls 中的记录经常涉及如漏水或供暖问题之类的事项，这些问题会因天气状况而加剧。本练习中，您将把 weather 数据按共有的日期列与呼叫记录连接起来，并把结果放到同一个 dataframe 中。您可以假设这些列的数据类型相同。
已将 pandas 以 pd 导入，并已创建数据库引擎 engine。
注意：SQL 检查器对连接时表的先后顺序比较严格——它期望特定的表位于左侧和右侧。
本练习是课程的一部分
使用 pandas 高效导入数据
练习说明
- 完成查询，将
weather与hpd311calls分别按它们的date和created_date列进行连接。 - 查询数据库，并将得到的 dataframe 赋值给
calls_with_weather。 - 打印
calls_with_weather的前几行，确认所有列都已连接。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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
____