और जटिल SQL क्वेरीज़

pandas के साथ सरल Data Ingestion

Amany Mahfouz

Instructor

DISTINCT मान पाना

एक या अधिक कॉलम के यूनिक मान SELECT DISTINCT से पाएँ

सिंटैक्स:

SELECT DISTINCT [column names] FROM [table];

डुप्लिकेट रिकॉर्ड हटाएँ:
```
SELECT DISTINCT * FROM [table];
```

/* यूनिक स्ट्रीट पते और बरोस लें */
SELECT DISTINCT incident_address, 
       borough
  FROM hpd311calls;

Aggregate Functions

डिस्क्रिप्टिव स्टैटिस्टिक्स के लिए सीधे डेटाबेस क्वेरी करें
एग्रीगेट फंक्शन
- SUM
- AVG
- MAX
- MIN
- COUNT

Aggregate Functions

SUM, AVG, MAX, MIN
- हर एक एक ही कॉलम नाम लेता है
```
SELECT AVG(tmax) FROM weather;
```
COUNT
- क्वेरी शर्तें पूरी करने वाली पंक्तियों की संख्या पाएँ
```
SELECT COUNT(*) FROM [table_name];
```
- किसी कॉलम में यूनिक मानों की संख्या पाएँ
```
SELECT COUNT(DISTINCT [column_names]) FROM [table_name];
```

GROUP BY

डिफ़ॉल्ट रूप से एग्रीगेट फंक्शन एक ही सार-सांख्यिकी निकालते हैं
GROUP BY से श्रेणीवार सारांश बनाएँ
जिस कॉलम पर ग्रुप कर रहे हैं, उसे SELECT में लेना न भूलें!

/* बरो के अनुसार प्लंबिंग कॉल की गिनती लें */
SELECT borough, 
       COUNT(*) 
  FROM hpd311calls
 WHERE complaint_type = 'PLUMBING'
 GROUP BY borough;

समूह अनुसार गिनती

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


# Write query to get plumbing call counts by borough
query = """SELECT borough, COUNT(*) 
             FROM hpd311calls
            WHERE complaint_type = 'PLUMBING'
            GROUP BY borough;"""


# Query databse and create dataframe
plumbing_call_counts = pd.read_sql(query, engine)

समूह अनुसार गिनती

print(plumbing_call_counts)

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

अभ्यास करते हैं!

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