Multiple grouped summaries

इस अध्याय में पहले, आपने देखा कि .agg() मेथड कई वैरिएबल्स पर कई सांख्यिकीय मान निकालने में उपयोगी है। यह grouped डेटा पर भी काम करता है। आप min, max, mean, और median जैसे बिल्ट-इन फंक्शनों का उपयोग कर सकते हैं.

sales उपलब्ध है और pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ Data Manipulation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

प्रत्येक स्टोर टाइप के लिए .groupby() और .agg() का उपयोग करके weekly_sales के min, max, mean, और median निकालें। इसे sales_stats के रूप में स्टोर करें.
प्रत्येक स्टोर टाइप के लिए unemployment और fuel_price_usd_per_l के min, max, mean, और median निकालें। इसे unemp_fuel_stats के रूप में स्टोर करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)

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