Mehrere gruppierte Zusammenfassungen
Weiter vorn in diesem Kapitel hast du gesehen, dass die Methode .agg() nützlich ist, um mehrere Kennwerte für mehrere Variablen zu berechnen. Sie funktioniert auch mit gruppierten Daten. NumPy wurde als np importiert und hat viele verschiedene Funktionen für zusammenfassende Kennwerte, zum Beispiel: np.min, np.max, np.mean und np.median.
sales ist verfügbar und pandas wird als pd importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Datenbearbeitung mit pandas
Anleitung zur Übung
- Importiere
numpymit dem Aliasnp. - Ermittle das Minimum und Maximum, den Mittelwert und den Median von
weekly_salesfür jeden Markttyp mittels.groupby()und.agg(). Speichere dies alssales_stats. Achte darauf, dass dunumpy-Funktionen verwendest! - Ermittle das Minimum und Maximum, den Mittelwert und den Median von
unemploymentundfuel_price_usd_per_lfür jeden Markttyp. Speichere dies alsunemp_fuel_stats.
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Import numpy with the alias np
____
# 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)