Benannte Aggregationen
Du hast gesehen, wie .groupby() und .agg() kombiniert werden können, um Zusammenfassungen über Kategorien hinweg anzuzeigen. Manchmal ist es hilfreich, beim Aggregieren neue Spalten zu benennen, damit in der Codeausgabe klar ist, welche Aggregation wo angewendet wird.
Deine Aufgabe ist es, einen DataFrame namens continent_summary zu erstellen, der für jeden Kontinent eine Zeile anzeigt. Die DataFrame-Spalten enthalten die mittlere Arbeitslosenquote für jeden Kontinent im Jahr 2021 sowie die Standardabweichung der Beschäftigungsquote von 2021. Und natürlich sollst du die Spalten umbenennen, damit ihr Inhalt klar ist!
Der DataFrame unemployment ist verfügbar und pandas wurde als pd importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Explorative Datenanalyse in Python
Anleitung zur Übung
- Erstelle eine Spalte namens
mean_rate_2021, die den Mittelwert der Arbeitslosenquote im Jahr 2021 für jeden Kontinent anzeigt. - Erstelle eine Spalte namens
std_rate_2021, die die Standardabweichung der Arbeitslosenquote im Jahr 2021 für jeden Kontinent anzeigt.
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
# Create the mean_rate_2021 column
____=____,
# Create the std_rate_2021 column
____=____
)
print(continent_summary)