Mehrere gruppierte Zusammenfassungen

Weiter vorn in diesem Kapitel hast du gesehen, dass sich mit der Methode .agg() ganz gut mehrere Kennzahlen für mehrere Variablen berechnen lassen. Sie funktioniert auch mit gruppierten Daten. Du kannst eingebaute Funktionen wie „ min “, „ max “, „ mean “ und „ median “ verwenden.

sales ist verfügbar und pandas als pd importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Datenbearbeitung mit pandas

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Anleitung zur Übung

Ermittle mit .groupby() und .agg() das Minimum und das Maximum sowie den Mittelwert und den Median von weekly_sales für jeden Markttyp. Speichere dies als sales_stats.
Ermittle das Minimum und das Maximum sowie den Mittelwert und den Median von unemployment und fuel_price_usd_per_l für jeden Markttyp. Speichere dies als unemp_fuel_stats.

Interaktive Übung

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

# For each store type, aggregate weekly_sales: get min, max, mean, and median
sales_stats = ____

# Print sales_stats
print(sales_stats)

# For each store type, aggregate unemployment and fuel_price_usd_per_l: get min, max, mean, and median
unemp_fuel_stats = ____

# Print unemp_fuel_stats
print(unemp_fuel_stats)

Code bearbeiten und ausführen