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एकरूप मुद्राएँ

इस अभ्यास में और पूरे अध्याय में, आप एक रिटेल बैंकिंग डेटासेट के साथ काम करेंगे जो banking DataFrame में संग्रहीत है. इस डेटासेट में खातों में रखी राशि (acct_amount), उनकी मुद्रा (acct_cur), निवेश की गई राशि (inv_amount), खाता खोलने की तारीख (account_opened), और अंतिम ट्रांज़ैक्शन की तारीख (last_transaction) शामिल हैं, जिन्हें अमेरिकी और यूरोपीय शाखाओं से समेकित किया गया था.

आपका कार्य औसत खाता आकार समझना है और देखना है कि खाते के आकार के हिसाब से निवेश कैसे बदलते हैं. लेकिन विश्लेषण सटीक रखने के लिए, आपको पहले सभी राशियों को डॉलर में एकीकृत करना होगा. pandas पैकेज pd नाम से इम्पोर्ट किया जा चुका है, और banking DataFrame आपके वातावरण में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में डेटा क्लीनिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • banking में acct_cur की वे रो ढूँढें जो 'euro' के बराबर हों और उन्हें वैरिएबल acct_eu में स्टोर करें.
  • banking में acct_amount की वे सभी रो ढूँढें जो acct_eu शर्त पर खरी उतरती हों, और उन्हें USD में बदलने के लिए 1.1 से गुणा करें.
  • banking में acct_cur की वे सभी रो ढूँढें जो acct_eu शर्त पर खरी उतरती हों, और उन्हें 'dollar' पर सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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'
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