Nach mehreren Spalten mit Window-Funktionen gruppieren

Um die Analyse zu vertiefen, willst du die Fahrradleihen nach Tageszeit und Wetter aufschlüsseln. Warme, sonnige Stunden verhalten sich wahrscheinlich anders als kühle, bewölkte. Erstelle eine einfache Wetterkategorie und berechne dann die Gesamtanzahl der Leihen für jede Kombination aus Stunde und Wetter.

polars ist als pl geladen. Der DataFrame bikes ist mit den Spalten time, rentals, temp und hour verfügbar.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Datentransformation mit Polars</Kurs>

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Übungsanweisungen

Erstelle eine Spalte weather: "warm", wenn temp über 20 liegt, sonst "cool".
Füge total_by_hour_weather mit der Summe von rentals hinzu, gruppiert nach hour und weather.

Interaktive praktische Übung

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

# Add weather category based on temperature
bikes.with_columns(
    pl.when(pl.col("temp") > 20)
    .then(pl.lit("____"))
    .otherwise(pl.lit("____"))
    .alias("weather")
).with_columns(

    # Calculate total rentals by hour and weather
    pl.col("rentals").____().over("____", "____").alias("total_by_hour_weather")
)

Code bearbeiten und ausführen