Monnaies uniformes
Dans cet exercice et tout au long de ce chapitre, vous travaillerez avec un ensemble de données sur la banque de détail stocké dans le DataFrame « banking ».
L'ensemble de données contient des informations sur les montants déposés sur les comptes (acct_amount), leur devise (acct_cur), les montants investis (inv_amount), la date d'ouverture du compte (account_opened) et la date de la dernière transaction (last_transaction), qui ont été consolidées à partir des succursales américaines et européennes.
Vous êtes chargé de déterminer la taille moyenne des comptes et la variation des investissements en fonction de la taille des comptes. Cependant, pour produire cette analyse avec précision, vous devez d'abord convertir toutes les devises en dollars. Le package pandas a été importé sous le nom pd, et le DataFrame banking se trouve dans votre environnement.
Cet exercice fait partie du cours
Nettoyage des données dans Python
Instructions
- Veuillez rechercher les lignes de
acct_curdansbankingqui sont égales à'euro'et les enregistrer dans la variableacct_eu. - Recherchez toutes les lignes de
acct_amountdansbankingqui répondent à la conditionacct_eu, puis convertissez-les en USD en les multipliant par1.1. - Recherchez toutes les lignes de
acct_curdansbankingqui correspondent à la conditionacct_eu, puis définissez-les sur'dollar'.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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'