एक से अधिक कॉलम पर ग्रुपिंग के साथ window functions

विश्लेषण को आगे बढ़ाते हुए, आप बाइक की डिमांड को दिन के समय और मौसम — दोनों के हिसाब से तोड़ना चाहते हैं. गर्म और धूप वाले घंटे ठंडे और बादलों वाले घंटों से अलग तरह से व्यवहार करते हैं. एक साधा मौसम कैटेगरी बनाएँ, फिर हर घंटे–मौसम के कॉम्बिनेशन के लिए कुल रेंटल्स निकालें.

polars pl नाम से लोड है. DataFrame bikes उपलब्ध है, जिसमें time, rentals, temp, और hour कॉलम हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Polars के साथ Data Transformation

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अभ्यास निर्देश

एक weather कॉलम बनाएँ: जब temp 20 से अधिक हो तो "warm", अन्यथा "cool".
total_by_hour_weather जोड़ें, जिसमें hour और weather के आधार पर समूहित rentals का sum हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Add weather category based on temperature
bikes.with_columns(
    pl.when(pl.col("temp") > 20)
    .then(pl.lit("____"))
    .otherwise(pl.lit("____"))
    .alias("weather")
).with_columns(

    # Calculate total rentals by hour and weather
    pl.col("rentals").____().over("____", "____").alias("total_by_hour_weather")
)

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