Résumés efficaces
Même si pandas et NumPy offrent une foule de fonctions, il arrive que vous ayez besoin d'une fonction différente pour résumer vos données.
La méthode .agg() vous permet d'appliquer vos propres fonctions personnalisées à un DataFrame et d'appliquer des fonctions à plusieurs colonnes d'un DataFrame en une seule fois, rendant vos agrégations très efficaces. Par exemple,
df['column'].agg(function)
Dans la fonction personnalisée pour cet exercice, "IQR" est l'abréviation de « écart interquartile », soit le 75e centile moins le 25e centile. C'est une alternative à l'écart type, utile si vos données contiennent des valeurs aberrantes.
sales est disponible et pandas est chargé sous pd.
Cette activité fait partie du cours
Manipulation de données avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# A custom IQR function
def iqr(column):
return column.quantile(0.75) - column.quantile(0.25)
# Print IQR of the temperature_c column
print(____)