Agrupar por varias columnas con funciones de ventana

Para profundizar en el análisis, quieres desglosar la demanda de bicicletas por hora del día y por clima. Es probable que las horas cálidas y soleadas se comporten distinto a las frescas y nubladas. Crea una categoría de clima sencilla y luego calcula los alquileres totales para cada combinación hora–clima.

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

Crea una columna weather: "warm" cuando temp supere 20; en caso contrario, "cool".
Añade total_by_hour_weather con la suma de rentals agrupada por hour y weather.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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")
)

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