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मानों को probabilities में बदलना

इस अभ्यास में, हम एक probability distribution फंक्शन को pandas DataFrame पर लागू करेंगे, जहाँ group-संबंधित पैरामीटर्स के साथ tip वैरिएबल को probabilities में बदला जाएगा.

यह रूपांतरण exponential transformation होगा. Exponential distribution इस प्रकार परिभाषित है

$$ e^{-\lambda * x} * \lambda $$

जहाँ λ (lambda) उस group का mean है जिससे observation x संबंधित है.

आप डेटासेट में प्रत्येक टेबल के size पर exponential distribution transformation लागू करने वाले हैं, डेटा को उस समय (time of day) के आधार पर group करने के बाद जब भोजन हुआ था. ध्यान रखें कि λ के मान के लिए हर group का mean इस्तेमाल करें.

Python में, आप NumPy लाइब्रेरी से np.exp() के रूप में exponential का उपयोग कर सकते हैं और mean मान के लिए .mean() का.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ कुशल कोड लिखना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Exponential distribution transformation exp_tr परिभाषित करें.
  • डेटा को उस समय के अनुसार group करें जब भोजन हुआ था.
  • Transformation को grouped डेटा पर लागू करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Define the exponential transformation
exp_tr = lambda x: ____(____*____) * x.mean()

# Group the data according to the time
restaurant_grouped = restaurant_data.____(____)

# Apply the transformation
restaurant_exp_group = restaurant_grouped['tip'].____(____)
print(restaurant_exp_group.head())
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