Aggregationen üben
Es ist Zeit, die In-App-Kaufdaten genauer zu erkunden. Hier übst du, den Datensatz auf verschiedene Arten mit der Methode .agg() zu aggregieren und dir anschließend die Ergebnisse anzusehen, um ein Gefühl für die Gesamtdaten zu bekommen und dafür, wie man Daten mit pandas aggregiert.
Für dich geladen ist ein DataFrame namens purchase_data. Er enthält den Datensatz der In-App-Käufe, zusammengeführt mit den demografischen Nutzerdaten von vorhin.
Bevor du loslegst, ist es gute Praxis, das purchase_data DataFrame in der IPython-Shell zu erkunden. Achte besonders auf die Spalte price: Du wirst sie in dieser Übung genauer untersuchen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Customer Analytics und A/B-Testing mit Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Calculate the mean purchase price
purchase_price_mean = purchase_data.price.agg('____')
# Examine the output
print(purchase_price_mean)