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Einheitliche Währungen

In dieser Übung und im gesamten Kapitel arbeitest du mit einem Geschäftsbanken-Datensatz, der im DataFrame banking gespeichert ist. Der Datensatz enthält Daten über die auf Konten gelagerten Geldbeträge (acct_amount), ihre Währung (acct_cur), den investierten Betrag (inv_amount), das Datum der Kontoeröffnung (account_opened) und das Datum der letzten Transaktion (last_transaction), die von amerikanischen und europäischen Filialen konsolidiert wurden.

Du hast die Aufgabe, die durchschnittliche Kontogröße zu ermitteln und herauszufinden, wie die Investitionen je nach Kontogröße variieren. Um diese Analyse genau zu erstellen, musst du zunächst den Währungsbetrag in Dollar umrechnen. Das Paket pandas wurde als pd importiert, und der DataFrame banking befindet sich in deiner Umgebung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Datenbereinigung in Python

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Anleitung zur Übung

  • Finde die Zeilen von acct_cur in banking, die gleich 'euro' sind, und speichere sie in der Variablen acct_eu.
  • acct_amount Such alle Zeilen in „ banking “, die die Bedingung „ acct_eu “ erfüllen, und rechne sie in USD um, indem du sie mit „ 1.1 “ multiplizierst.
  • Finde alle Zeilen von acct_cur in banking, die die Bedingung acct_eu erfüllen, und setze sie auf 'dollar'.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Find values of acct_cur that are equal to 'euro'
acct_eu = banking['____'] == '____'

# Convert acct_amount where it is in euro to dollars
banking.loc[____, '____'] = banking.loc[____, '____'] * ____

# Unify acct_cur column by changing 'euro' values to 'dollar'
banking.loc[____, '____'] = ____

# Assert that only dollar currency remains
assert banking['acct_cur'].unique() == 'dollar'
Code bearbeiten und ausführen