Plusieurs récapitulatifs groupés
Plus tôt dans ce chapitre, vous avez vu que la méthode .agg() est utile pour calculer plusieurs statistiques sur plusieurs variables. Il fonctionne également avec des données groupées. Vous pouvez utiliser des fonctions intégrées telles que « min », « max », « mean » et « median ».
sales est disponible et pandas est importé en tant que pd.
Cet exercice fait partie du cours
Manipulation de données avec pandas
Instructions
- Récupérez les valeurs min, max, moyenne et médiane de
weekly_salespour chaque type de magasin à l'aide de.groupby()et.agg(). Conservez ce résultat danssales_stats. - Récupérez les valeurs min, max, moyenne et médiane de
unemploymentetfuel_price_usd_per_lpour chaque type de magasin. Conservez ce résultat dansunemp_fuel_stats.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)