SQL क्वेरी के साथ imports को refine करना

pandas के साथ सरल Data Ingestion

Amany Mahfouz

Instructor

कॉलम SELECT करना

SELECT [column names] FROM [table name];
उदाहरण:
```
SELECT date, tavg 
FROM weather;
```

WHERE क्लॉज़

रिकॉर्ड्स को चुनिंदा लाने के लिए WHERE क्लॉज़ का उपयोग करें
```
SELECT [column_names] 
  FROM [table_name] 
 WHERE [condition];
```

नंबरों से फ़िल्टर करना

संख्याओं की तुलना गणितीय ऑपरेटर से करें
- =
- > और >=
- < और <=
- <> (not equal to)
- उदाहरण:
```
SELECT * 
FROM weather 
WHERE tmax > 32;
```

टेक्स्ट फ़िल्टर करना

= चिन्ह और मिलाने वाला टेक्स्ट देकर exact स्ट्रिंग मैच करें
स्ट्रिंग मैचिंग case-sensitive होती है

उदाहरण:

/* Get records about incidents in Brooklyn */
SELECT * 
FROM hpd311calls
WHERE borough = 'BROOKLYN';

SQL और pandas

# Load libraries
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# Create database engine
engine = create_engine("sqlite:///data.db")

# Write query to get records from Brooklyn
query = """SELECT * 
             FROM hpd311calls 
            WHERE borough = 'BROOKLYN';"""

# Query the database
brooklyn_calls = pd.read_sql(query, engine)

print(brookyn_calls.borough.unique())

['BROOKLYN']

शर्तें जोड़ना: AND

AND के साथ WHERE क्लॉज़ वे रिकॉर्ड लौटाते हैं जो सभी शर्तें पूरी करें

# Write query to get records about plumbing in the Bronx
and_query = """SELECT * 
                 FROM hpd311calls 
                WHERE borough = 'BRONX' 
                  AND complaint_type = 'PLUMBING';"""

# Get calls about plumbing issues in the Bronx            
bx_plumbing_calls = pd.read_sql(and_query, engine)

# Check record count
print(bx_plumbing_calls.shape)

(2016, 8)

शर्तें जोड़ना: OR

OR के साथ WHERE क्लॉज़ वे रिकॉर्ड लौटाते हैं जो कम-से-कम एक शर्त पूरी करें

# Write query to get records about water leaks or plumbing
or_query = """SELECT * 
                FROM hpd311calls 
               WHERE complaint_type = 'WATER LEAK'
                  OR complaint_type = 'PLUMBING';"""

# Get calls that are about plumbing or water leaks            
leaks_or_plumbing = pd.read_sql(or_query, engine)

# Check record count
print(leaks_or_plumbing.shape)

(10684, 8)

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