Agregaciones con nombre
Ya has visto cómo .groupby() y .agg() pueden combinarse para mostrar resúmenes por categorías. A veces, es útil nombrar nuevas columnas al agregar, para que quede claro en la salida del código qué agregaciones se están aplicando y dónde.
Tu tarea consiste en crear un DataFrame llamado continent_summary que muestre una fila por cada continente. Las columnas del DataFrame contendrán la tasa de paro media de cada continente en 2021, así como la desviación típica de la tasa de empleo de 2021. Y, por supuesto, ¡renombrarás las columnas para que su contenido quede claro!
El DataFrame unemployment está disponible, y pandas se ha importado como pd.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis exploratorio de datos en Python
Instrucciones de ejercicio
- Crea una columna llamada
mean_rate_2021que muestre la tasa de paro media de 2021 para cada continente. - Crea una columna llamada
std_rate_2021que muestre la desviación típica de la tasa de paro de 2021 para cada continente.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
# Create the mean_rate_2021 column
____=____,
# Create the std_rate_2021 column
____=____
)
print(continent_summary)