Mehrere Kennzahlen mit der benutzerdefinierten Funktion berechnen

Schau dir die Funktion an, die du in den letzten beiden Übungen gesehen hast.

def compute_ratio(df, numerator, denominator, ratio_name, 
                  addition_in_numerator = True,
                  addition_in_denominator = True):
  ratio_numerator = np.where(addition_in_numerator,
                             df[numerator].sum(axis=1), 
                             df[numerator[0]] - df[numerator[1:]].sum(
                               axis=1))
  ratio_denominator = np.where(addition_in_denominator, 
                               df[denominator].sum(axis=1), 
                               df[denominator[0]] - df[denominator[1:]].sum(axis=1))
  df[ratio_name] = ratio_numerator/ratio_denominator
  return df

Erinnere dich: In der vorherigen Übung haben wir die Funktion verwendet, um Kennzahlen zu berechnen. Es war jedoch weder effizienter noch mit weniger Code verbunden, die Kennzahlen auf diese Weise zu berechnen. In dieser Übung siehst du, wie die Funktion genutzt werden kann, um viele Kennzahlen in einer Schleife zu berechnen. So wird die Berechnung mehrerer Kennzahlen effizienter und erfordert weniger Code.