Different Aggregations
Coddyの「Pandas Analytics」コースのレッスン 16/19。
.sum() または他の同様のメソッドを使用する場合、すべての数値列に対して sum を計算します。また、各列に対してどの計算を行うかを指定することもできます：
df.groupby('column_name').agg({'column_1': 'sum', 'column_2': 'mean'})
チャレンジ
簡単CSVファイル visits.csv には、特定の時間に特定の場所で何回の訪問があったかに関する情報が含まれています。
以下は、ファイルの最初の5行です。
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588次の列を持つデータフレームを作成してください： sum_visits と mean_timestamp、およびそれらに対応する統計計算結果です。
sum_visitsがmean_timestampよりも前にあることを確認してください。.agg({column_1: '...', colunm_2: '...'})は.agg({column_2: '...', colunm_1: '...'})と同じではありません。これは、列の順序が逆になるためです。
結果を df に保存してください。
自分で試してみよう
# pandas as pd は既にインポートされています
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# 以下にコードを記述してください
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4Data Analysis with Pandas
Descriptive StatisticsGrouping and Aggregating DataDifferent AggregationsMerge & Concat2Working with the DataFrame
Understanding DataFramesAccessing DataData Cleaning - Missing dataData Cleaning - More tools3Data Manipulation with Pandas
Return Requested ResultFilter DataAdd & DeleteModify DataModify StringsCustom Modifications