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.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ Data Manipulation
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# A custom IQR function
def iqr(column):
return column.quantile(0.75) - column.quantile(0.25)
# Print IQR of the temperature_c column
print(____)