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अभ्यास

Efficient summaries

हालाँकि pandas और NumPy में बहुत सारे फंक्शन होते हैं, कभी-कभी डेटा को summarize करने के लिए आपको अलग तरह के फंक्शन की ज़रूरत पड़ सकती है.

.agg() मेथड आपको अपने custom फंक्शन DataFrame पर लगाने देता है, और एक साथ DataFrame की एक से अधिक कॉलम्स पर भी फंक्शन अप्लाई कर सकता है, जिससे आपकी aggregations काफी efficient हो जाती हैं. उदाहरण के लिए,

df['column'].agg(function)

इस अभ्यास के custom फंक्शन में, "IQR" का मतलब inter-quartile range है, जो 75th percentile में से 25th percentile घटाने पर मिलता है. यह standard deviation का एक विकल्प है और तब मददगार होता है जब आपके डेटा में outliers हों.

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

निर्देश 1/3

undefined XP
  • 1
    • आपके लिए परिभाषित custom iqr फंक्शन को .agg() के साथ उपयोग करके sales की temperature_c कॉलम का IQR प्रिंट करें.
  • 2
    • कॉलम चयन को अपडेट करें ताकि custom iqr फंक्शन को .agg() के साथ उपयोग करके उसी क्रम में temperature_c, fuel_price_usd_per_l, और unemployment का IQR प्रिंट हो.
  • 3
    • .agg() द्वारा कॉल की जा रही aggregation फंक्शनों को अपडेट करें: क्रम में iqr और "median" शामिल करें.