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Multiples résumés groupés

Plus tôt dans ce chapitre, vous avez vu que la méthode .agg() est pratique pour calculer plusieurs statistiques sur plusieurs variables. Elle fonctionne aussi avec des données groupées. Vous pouvez utiliser des fonctions intégrées comme min, max, mean et median.

sales est disponible et pandas est importé sous le nom pd.

Cette activité fait partie du cours

Manipulation de données avec pandas

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Instructions de l’exercice

  • Obtenez le min, le max, la moyenne et la médiane de weekly_sales pour chaque type de magasin à l'aide de .groupby() et .agg(). Stockez le résultat dans sales_stats.
  • Obtenez le min, le max, la moyenne et la médiane de unemployment et fuel_price_usd_per_l pour chaque type de magasin. Stockez le résultat dans unemp_fuel_stats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# For each store type, aggregate weekly_sales: get min, max, mean, and median
sales_stats = ____

# Print sales_stats
print(sales_stats)

# For each store type, aggregate unemployment and fuel_price_usd_per_l: get min, max, mean, and median
unemp_fuel_stats = ____

# Print unemp_fuel_stats
print(unemp_fuel_stats)
Modifier et exécuter le code