Začněte nyníZačněte zdarma

Pojmenované agregace

Viděl/a jsi, jak lze kombinovat .groupby() a .agg() pro zobrazení souhrnů napříč kategoriemi. Někdy se hodí při agregaci pojmenovat nové sloupce, aby bylo z výstupu kódu hned jasné, jaké agregace se aplikují a na která data.

Tvým úkolem je vytvořit DataFrame s názvem continent_summary, který bude obsahovat jeden řádek pro každý kontinent. Sloupce DataFrame budou zahrnovat průměrnou míru nezaměstnanosti pro každý kontinent v roce 2021 a také směrodatnou odchylku míry nezaměstnanosti v roce 2021. A samozřejmě sloupce přejmenuj, aby jejich obsah byl na první pohled srozumitelný!

DataFrame unemployment je k dispozici a pandas byl importován jako pd.

Toto cvičení je součástí kurzu

Exploratory Data Analysis in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vytvoř sloupec s názvem mean_rate_2021, který zobrazí průměrnou míru nezaměstnanosti v roce 2021 pro každý kontinent.
  • Vytvoř sloupec s názvem std_rate_2021, který zobrazí směrodatnou odchylku míry nezaměstnanosti v roce 2021 pro každý kontinent.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
    # Create the mean_rate_2021 column
    ____=____,
    # Create the std_rate_2021 column
    ____=____
)
print(continent_summary)
Upravit a spustit kód