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Devises uniformes

Dans cet exercice, et tout au long de ce chapitre, vous travaillerez avec un jeu de données bancaires de détail stocké dans le DataFrame banking. Le jeu de données contient des renseignements sur le montant d’argent déposé dans les comptes (acct_amount), leur devise (acct_cur), le montant investi (inv_amount), la date d’ouverture du compte (account_opened) et la date de la dernière transaction (last_transaction), regroupés à partir de succursales américaines et européennes.

Votre mandat est de comprendre la taille moyenne des comptes et la façon dont les investissements varient selon la taille du compte. Toutefois, pour produire cette analyse avec exactitude, vous devez d’abord uniformiser les montants en dollars. Le paquet pandas a été importé sous le nom pd, et le DataFrame banking est disponible dans votre environnement.

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Nettoyage des données en Python

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Instructions de l’exercice

  • Repérez les lignes de acct_cur dans banking qui sont égales à 'euro' et stockez-les dans la variable acct_eu.
  • Trouvez toutes les lignes de acct_amount dans banking qui correspondent à la condition acct_eu, puis convertissez-les en USD en les multipliant par 1.1.
  • Trouvez toutes les lignes de acct_cur dans banking qui correspondent à la condition acct_eu et remplacez-les par 'dollar'.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Find values of acct_cur that are equal to 'euro'
acct_eu = banking['____'] == '____'

# Convert acct_amount where it is in euro to dollars
banking.loc[____, '____'] = banking.loc[____, '____'] * ____

# Unify acct_cur column by changing 'euro' values to 'dollar'
banking.loc[____, '____'] = ____

# Assert that only dollar currency remains
assert banking['acct_cur'].unique() == 'dollar'
Modifier et exécuter le code