Różne sposoby agregacji
Lekcja 16 z 19 w kursie Analiza danych z pandas w Coddy.
Podczas używania .sum() lub innej podobnej metody obliczana jest sum dla wszystkich kolumn numerycznych. Możemy również określić, jakie obliczenie wykonać dla każdej kolumny:
df.groupby('column_name').agg({'column_1': 'sum', 'column_2': 'mean'})
Wyzwanie
ŁatwyPlik CSV visits.csv zawiera informacje o liczbie wizyt w określonym miejscu w określonym czasie.
Oto pierwszych 5 wierszy pliku:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588Utwórz ramkę danych z następującymi kolumnami: sum_visits i mean_timestamp, oraz odpowiadającymi im obliczeniami statystycznymi.
Upewnij się, że
sum_visitsznajduje się przedmean_timestamp..agg({column_1: '...', colunm_2: '...'})nie jest tym samym co.agg({column_2: '...', colunm_1: '...'}). Dzieje się tak, ponieważ kolejność kolumn jest odwrócona.
Zapisz wynik do df.
Spróbuj swoich sił
# pandas jako pd jest już zaimportowany
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# Napisz swój kod poniżej
Wszystkie lekcje w sekcji Analiza danych z pandas
4Analiza danych z Pandas
Statystyki opisoweGrupowanie i agregowanie danychRóżne sposoby agregacjiŁączenie i konkatenacja3Manipulowanie danymi za pomocą Pandas
Zwracanie żądanego wynikuFiltrowanie danychDodawanie i usuwanieModyfikowanie danychModyfikowanie ciągów znakówWłasne modyfikacjePoćwicz samodzielnie: Kompilator Python online