Daha karmaşık SQL sorguları

pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı

Amany Mahfouz

Instructor

DISTINCT Değerleri Alma

Bir veya daha fazla sütunun benzersiz değerlerini SELECT DISTINCT ile alın

Söz dizimi:

SELECT DISTINCT [column names] FROM [table];

Yinelenen kayıtları kaldırın:
```
SELECT DISTINCT * FROM [table];
```

/* Benzersiz sokak adresleri ve borough'ları alın */
SELECT DISTINCT incident_address, 
       borough
  FROM hpd311calls;

Toplama Fonksiyonları

Tanımlayıcı istatistikler için veritabanını doğrudan sorgulayın
Toplama fonksiyonları
- SUM
- AVG
- MAX
- MIN
- COUNT

Toplama Fonksiyonları

SUM, AVG, MAX, MIN
- Her biri tek bir sütun adı alır
```
SELECT AVG(tmax) FROM weather;
```
COUNT
- Sorgu koşullarını sağlayan satır sayısını alın
```
SELECT COUNT(*) FROM [table_name];
```
- Bir sütundaki benzersiz değerlerin sayısını alın
```
SELECT COUNT(DISTINCT [column_names]) FROM [table_name];
```

GROUP BY

Toplama fonksiyonları varsayılan olarak tek bir özet istatistik hesaplar
Verileri kategorilere göre özetlemek için GROUP BY kullanın
Grupladığınız sütunu seçmeyi unutmayın!

/* Borough'a göre sıhhi tesisat çağrı sayılarını alın */
SELECT borough, 
       COUNT(*) 
  FROM hpd311calls
 WHERE complaint_type = 'PLUMBING'
 GROUP BY borough;

Gruplara göre sayma

# Veritabanı motorunu oluşturun
engine = create_engine("sqlite:///data.db")


# Borough'a göre sıhhi tesisat çağrı sayılarını almak için sorgu yazın
query = """SELECT borough, COUNT(*) 
             FROM hpd311calls
            WHERE complaint_type = 'PLUMBING'
            GROUP BY borough;"""


# Veritabanını sorgulayın ve veri çerçevesi oluşturun
plumbing_call_counts = pd.read_sql(query, engine)

Gruplara göre sayma

print(plumbing_call_counts)

         borough  COUNT(*)
0          BRONX      2016
1       BROOKLYN      2702
2      MANHATTAN      1413
3         QUEENS       808
4  STATEN ISLAND       178

Haydi pratik yapalım!

pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı