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Calcular el total por hora con funciones de ventana

Siguiendo con los datos de bicicletas compartidas de Londres, quieres detectar patrones de demanda inusuales, como eventos o interrupciones. Para ello, compara los alquileres de cada hora con su total típico a lo largo de todos los días. Las funciones de ventana te permiten añadir estadísticas por grupo sin perder ninguna fila.

polars está cargado como pl. El DataFrame bikes está disponible con las columnas time, rentals, temp y hour.

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Transformación de datos con Polars

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Instrucciones del ejercicio

  • Calcula la suma de rentals agrupada por hour y llama a la columna hourly_total.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Add the hourly total using a window function
bikes.with_columns(
    pl.col("rentals").____().over("____").alias("____")
)
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