Berbagai Agregasi

Pelajaran 16 dari 19 dalam kursus Analisis Pandas di Coddy.

Saat menggunakan .sum() atau method serupa lainnya, method tersebut menghitung sum untuk semua kolom numerik. Kamu juga bisa menentukan perhitungan yang dilakukan untuk setiap kolom:

df.groupby('column_name').agg({'column_1': 'sum', 'column_2': 'mean'})

Tantangan

Mudah

File CSV visits.csv berisi informasi tentang jumlah kunjungan ke lokasi tertentu pada waktu tertentu.

Berikut 5 baris pertama file tersebut:

location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588

Buat dataframe dengan kolom berikut: sum_visits dan mean_timestamp, beserta perhitungan statistik yang sesuai.

Pastikan sum_visits berada sebelum mean_timestamp. .agg({column_1: '...', colunm_2: '...'}) tidak sama dengan .agg({column_2: '...', colunm_1: '...'}). Ini karena urutan kolomnya terbalik.

Simpan hasilnya ke df.

Coba sendiri

# pandas sebagai pd sudah diimpor
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# Tulis kodemu di bawah ini

Semua pelajaran di Analisis Pandas

1Pengantar

Mengapa menggunakan Pandas?Struktur Data di Pandas Memuat Data ke dalam DataFrame

4Analisis Data dengan Pandas

Statistik Deskriptif Mengelompokkan dan Mengagregasi DataBerbagai AgregasiMerge dan Concat

2Bekerja dengan DataFrame

Memahami DataFrame Mengakses Data Pembersihan Data: Data yang Hilang Pembersihan Data: Alat Lainnya

5Tantangan

Pencari Jawaban Mobil untuk Dibeli

3Manipulasi Data dengan Pandas

Mengembalikan Hasil yang Diminta Memfilter Data Menambah dan Menghapus Mengubah Data Mengubah String Modifikasi Kustom

Latihan sendiri: Compiler Python online