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Valute uniformi

In questo esercizio e per tutto il capitolo, lavorerai con un insieme di dati di banking al dettaglio salvato nel DataFrame banking. Il dataset contiene dati sull’importo di denaro nei conti (acct_amount), la loro valuta (acct_cur), l’importo investito (inv_amount), la data di apertura del conto (account_opened) e la data dell’ultima transazione (last_transaction), consolidati dalle filiali americane ed europee.

Il tuo compito è capire la dimensione media dei conti e come gli investimenti variano in base alla dimensione del conto; tuttavia, per effettuare l’analisi in modo accurato, devi prima uniformare gli importi in un’unica valuta, il dollaro. Il pacchetto pandas è stato importato come pd e il DataFrame banking è già nel tuo ambiente.

Questo esercizio fa parte del corso

Pulizia dei dati in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Trova le righe di acct_cur in banking che sono uguali a 'euro' e salvale nella variabile acct_eu.
  • Trova tutte le righe di acct_amount in banking che soddisfano la condizione acct_eu e convertili in USD moltiplicandoli per 1.1.
  • Trova tutte le righe di acct_cur in banking che soddisfano la condizione acct_eu e impostale su 'dollar'.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Find values of acct_cur that are equal to 'euro'
acct_eu = banking['____'] == '____'

# Convert acct_amount where it is in euro to dollars
banking.loc[____, '____'] = banking.loc[____, '____'] * ____

# Unify acct_cur column by changing 'euro' values to 'dollar'
banking.loc[____, '____'] = ____

# Assert that only dollar currency remains
assert banking['acct_cur'].unique() == 'dollar'
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