Regrouper par plusieurs colonnes avec des fonctions de fenêtre

Pour pousser l'analyse plus loin, vous voulez ventiler la demande de vélos selon l'heure de la journée et la météo. Les heures chaudes et ensoleillées se comportent sans doute différemment des heures fraîches et nuageuses. Créez une simple catégorie météo, puis calculez le nombre total de locations pour chaque combinaison heure–météo.

polars est chargé sous pl. Le DataFrame bikes est disponible avec les colonnes time, rentals, temp et hour.

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Transformation de données avec Polars

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Instructions de l’exercice

Créez une colonne weather : "warm" quand temp dépasse 20, sinon "cool".
Ajoutez total_by_hour_weather avec la somme de rentals regroupée par hour et weather.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Add weather category based on temperature
bikes.with_columns(
    pl.when(pl.col("temp") > 20)
    .then(pl.lit("____"))
    .otherwise(pl.lit("____"))
    .alias("weather")
).with_columns(

    # Calculate total rentals by hour and weather
    pl.col("rentals").____().over("____", "____").alias("total_by_hour_weather")
)

Modifier et exécuter le code