Agrégations nommées
Vous avez vu comment .groupby() et .agg() peuvent être combinés pour afficher des résumés par catégorie. Il est parfois utile de nommer de nouvelles colonnes lors de l'agrégation afin que le code indique clairement quelles agrégations sont appliquées et à quel endroit.
Votre tâche consiste à créer un DataFrame appelé continent_summary qui affiche une ligne pour chaque continent. Les colonnes du DataFrame contiendront le taux de chômage moyen pour chaque continent en 2021 ainsi que l'écart-type du taux d'emploi en 2021. Et bien sûr, vous renommerez les colonnes pour que leur contenu soit clair !
Le DataFrame unemployment est disponible et pandas a été importé en tant que pd.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse de données exploratoires en Python
Instructions
- Créez une colonne appelée
mean_rate_2021qui indique le taux de chômage moyen de 2021 pour chaque continent. - Créez une colonne appelée
std_rate_2021qui indique l'écart-type du taux de chômage de 2021 pour chaque continent.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
# Create the mean_rate_2021 column
____=____,
# Create the std_rate_2021 column
____=____
)
print(continent_summary)