pandas के साथ डेटा को ग्रुप करना
किसी डेटा पाइपलाइन का आउटपुट आमतौर पर एक "modeled" डेटासेट होता है. यह डेटासेट डेटा कंज़्यूमर्स को बिना ज़्यादा manipulation किए आसानी से जानकारी तक पहुँच देता है. pandas के साथ डेटा को group करना ऐसे modeled डेटासेट बनाने में मदद करता है.
pandas को pd के रूप में इम्पोर्ट किया गया है, और raw_testing_scores DataFrame में डेटा निम्न रूप में मौजूद है:
street_address city math_score reading_score writing_score
01M539 111 Columbia Street Manhattan 657.0 601.0 601.0
02M294 350 Grand Street Manhattan 395.0 411.0 387.0
02M308 350 Grand Street Manhattan 418.0 428.0 415.0
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में ETL और ELT
अभ्यास निर्देश
- केवल
"city","math_score","reading_score", और"writing_score"कॉलम रखने के लिए.loc[]का उपयोग करें. - DataFrame को
"city"कॉलम के आधार पर group करें, और हर शहर के math, reading, और writing स्कोर का mean निकालें. - grouped DataFrame बनाने के लिए
transform()फंक्शन का उपयोग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
def transform(raw_data):
# Use .loc[] to only return the needed columns
raw_data = raw_data.____[:, ____]
# Group the data by city, return the grouped DataFrame
grouped_data = raw_data.____(by=["____"], axis=0).____()
return grouped_data
# Transform the data, print the head of the DataFrame
grouped_testing_scores = ____(raw_testing_scores)
print(grouped_testing_scores.head())