更進階的 SQL 查詢

使用 pandas 的精實資料導入

Amany Mahfouz

Instructor

取得 DISTINCT 值

用 SELECT DISTINCT 取得一或多欄的唯一值

語法：

SELECT DISTINCT [column names] FROM [table];

移除重複記錄：
```
SELECT DISTINCT * FROM [table];
```

/* 取得唯一的街道地址與行政區 */
SELECT DISTINCT incident_address, 
       borough
  FROM hpd311calls;

聚合函式

直接從資料庫查詢描述統計
聚合函式
- SUM
- AVG
- MAX
- MIN
- COUNT

聚合函式

SUM、AVG、MAX、MIN
- 各自接受單一欄位名稱
```
SELECT AVG(tmax) FROM weather;
```

COUNT

取得符合查詢條件的列數
```
SELECT COUNT(*) FROM [table_name];
```

取得欄位中的唯一值數量

SELECT COUNT(DISTINCT [column_names]) FROM [table_name];

GROUP BY

聚合函式預設回傳單一摘要統計
用 GROUP BY 依類別彙總資料
記得同時選出用來分組的欄位！

/* 依行政區統計 plumbing 通報數 */
SELECT borough, 
       COUNT(*) 
  FROM hpd311calls
 WHERE complaint_type = 'PLUMBING'
 GROUP BY borough;

依群組計數

# 建立資料庫引擎
engine = create_engine("sqlite:///data.db")


# 撰寫查詢：依行政區統計 plumbing 通報數
query = """SELECT borough, COUNT(*) 
             FROM hpd311calls
            WHERE complaint_type = 'PLUMBING'
            GROUP BY borough;"""


# 查詢資料庫並建立資料框
plumbing_call_counts = pd.read_sql(query, engine)

依群組計數

print(plumbing_call_counts)

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

一起來練習吧！

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