शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Named aggregations

आपने देखा कि .groupby() और .agg() को मिलाकर श्रेणियों के आधार पर सारांश कैसे दिखाए जा सकते हैं। कई बार, aggregation करते समय नए कॉलमों को नाम देना उपयोगी होता है ताकि कोड के आउटपुट में साफ़ दिखे कि कहाँ कौन-सा aggregation लागू हो रहा है।

आपका काम continent_summary नाम का एक DataFrame बनाना है, जिसमें हर महाद्वीप के लिए एक पंक्ति हो। इस DataFrame में ऐसे कॉलम होंगे जो 2021 में प्रत्येक महाद्वीप की औसत बेरोज़गारी दर और 2021 की बेरोज़गारी दर का standard deviation दिखाएँ। और निश्चित रूप से, आप कॉलमों के नाम भी ऐसे रखेंगे कि उनका अर्थ स्पष्ट रहे!

unemployment DataFrame उपलब्ध है, और pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Exploratory Data Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • mean_rate_2021 नाम का कॉलम बनाएँ जो प्रत्येक महाद्वीप के लिए 2021 की औसत बेरोज़गारी दर दिखाए।
  • std_rate_2021 नाम का कॉलम बनाएँ जो प्रत्येक महाद्वीप के लिए 2021 की बेरोज़गारी दर का standard deviation दिखाए।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
    # Create the mean_rate_2021 column
    ____=____,
    # Create the std_rate_2021 column
    ____=____
)
print(continent_summary)
कोड संपादित करें और चलाएँ