Menu
CoddyTech

Kilka podsumowań

Część sekcji Dane i wykresy ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 44 z 60.

Jedna liczba dla każdej grupy ukrywa wartości skrajne. .agg przyjmuje listę nazw statystyk i tworzy po jednej kolumnie dla każdej z nich:

Pięć seansów pogrupowanych według gatunku: komedia i dramat, a następnie podsumowanych w tabeli z kolumnami średniej i maksimum: komedia 97.5 i 100, dramat 130.0 i 150

Dla tych pięciu seansów, a także .size(), które zlicza wiersze w każdej grupie:

shows = pd.DataFrame({
    "genre": ["comedy", "comedy", "drama", "drama", "drama"],
    "minutes": [95, 100, 130, 110, 150],
})
print(shows.groupby("genre")["minutes"].agg(["mean", "max"]))
print(shows.groupby("genre").size())

To wyświetla:

         mean  max
genre             
comedy   97.5  100
drama   130.0  150
genre
comedy    2
drama     3
dtype: int64

Komedie trwają średnio 97.5 minuty, najwyżej 100 minut, a "min" lub "sum" też działają. Sprawdź liczebności: średnia z 2 wierszy jest mniej wiarygodna niż ta z 200.

challenge icon

Wyzwanie

Średni

Food truck zapisał tygodniowe zamówienia w pliku truck.csv: day, dish, payment i total (dolary). Kod początkowy wczytuje do column nazwę kolumny, według której należy grupować.

  1. Wypisz liczbę zamówień w każdej grupie.
  2. Wypisz jedną tabelę z wartościami total dla każdej grupy, z kolumnami min, mean i max, w tej kolejności.

Dla danych wejściowych day:

day
Fri    5
Mon    3
Thu    5
Tue    7
Wed    4
dtype: int64
     min   mean  max
day                 
Fri   10  19.60   36
Mon   12  27.00   42
Thu   10  21.60   42
Tue    9  19.00   30
Wed   10  21.25   27

Spróbuj swoich sił

import pandas as pd

orders = pd.read_csv("truck.csv")
column = input()

# Napisz swój kod poniżej
quiz iconSprawdź się

Ta lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.

Wszystkie lekcje w sekcji Dane i wykresy

Poćwicz samodzielnie: Kompilator Python online