Transformar valores a probabilidades
En este ejercicio aplicaremos una función de distribución de probabilidad a un DataFrame de pandas con parámetros por grupo, transformando la variable de propina en probabilidades.
La transformación será exponencial. La distribución exponencial se define como
$$ e^{-\lambda * x} * \lambda $$
donde λ (lambda) es la media del grupo al que pertenece la observación x.
Vas a aplicar la transformación de la distribución exponencial al tamaño de cada mesa del conjunto de datos, después de agrupar los datos según la hora del día en que tuvo lugar la comida. Recuerda usar la media de cada grupo como valor de λ.
En Python, puedes usar la exponencial como np.exp() de la biblioteca NumPy y la media como .mean().
Este ejercicio forma parte del curso
Escribir código eficiente con pandas
Instrucciones del ejercicio
- Define la transformación de distribución exponencial
exp_tr. - Agrupa los datos según la hora en que tuvo lugar la comida.
- Aplica la transformación a los datos agrupados.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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())