शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

pandas फंक्शंस का प्रभावी उपयोग

आप एक Python एप्लिकेशन बना रहे हैं जो यूज़र-चुने गए वैरिएबल्स के आधार पर summary statistics निकालेगा. पूरा डेटासेट काफ़ी बड़ा है. फिलहाल, आप अपने कोड को डेटासेट के एक हिस्से के साथ सेटअप कर रहे हैं, जो adult के रूप में प्रीलोडेड है. जब आप एक reusable प्रोसेस बना रहे हों, तो यह ज़रूर सोचिए कि GroupBy ऑब्जेक्ट सेटअप करने का सबसे कुशल तरीका क्या है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Categorical Data के साथ काम करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • दो यूज़र-चुने गए वैरिएबल्स के नामों की एक लिस्ट बनाइए: "Education" और "Above/Below 50k".
  • user_list को grouping वैरिएबल्स के रूप में उपयोग करते हुए एक GroupBy ऑब्जेक्ट gb बनाइए.
  • वीडियो में कवर किए गए सबसे कुशल तरीके का उपयोग करके, हर ग्रुप के लिए "Hours/Week" का mean निकालिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create a list of user-selected variables
user_list = ____

# Create a GroupBy object using this list
gb = ____

# Find the mean for the variable "Hours/Week" for each group - Be efficient!
print(____)
कोड संपादित करें और चलाएँ