Werte in Wahrscheinlichkeiten umwandeln
In dieser Übung wenden wir eine Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion auf ein pandas-DataFrame mit gruppenbezogenen Parametern an, indem wir die Variable tip in Wahrscheinlichkeiten transformieren.
Die Transformation ist eine exponentielle Transformation. Die Exponentialverteilung ist definiert als
$$ e^{-\lambda * x} * \lambda $$
wobei λ (Lambda) der Mittelwert der Gruppe ist, zu der die Beobachtung x gehört.
du wendest die exponentielle Verteilungs-Transformation auf die Größe jedes Tisches im Datensatz an, nachdem du die Daten nach der Tageszeit gruppiert hast, zu der die Mahlzeit stattfand. Denk daran, für den Wert von λ den Mittelwert jeder Gruppe zu verwenden.
In Python kannst du die Exponentialfunktion als np.exp() aus der NumPy-Bibliothek und den Mittelwert mit .mean() verwenden.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Effizient mit pandas programmieren
Anleitung zur Übung
- Definiere die Transformation der Exponentialverteilung
exp_tr. - Gruppiere die Daten nach der Tageszeit, zu der die Mahlzeit stattfand.
- Wende die Transformation auf die gruppierten Daten an.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Define the exponential transformation
exp_tr = lambda x: ____(____*____) * x.mean()
# Group the data according to the time
restaurant_grouped = restaurant_data.____(____)
# Apply the transformation
restaurant_exp_group = restaurant_grouped['tip'].____(____)
print(restaurant_exp_group.head())