Raggruppare per più colonne con le funzioni finestra

Per approfondire l'analisi, vuoi suddividere la domanda di bici sia per fascia oraria sia per meteo. Le ore calde e soleggiate probabilmente si comportano in modo diverso da quelle fresche e nuvolose. Crea una semplice categoria meteo, poi calcola il totale dei noleggi per ogni combinazione ora-meteo.

polars è caricato come pl. Il DataFrame bikes è disponibile con le colonne time, rentals, temp e hour.

Questo esercizio fa parte del corso

Trasformazione dei dati con Polars

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Istruzioni dell'esercizio

Crea una colonna weather: "warm" quando temp supera 20, altrimenti "cool".
Aggiungi total_by_hour_weather con la somma di rentals raggruppata per hour e weather.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Add weather category based on temperature
bikes.with_columns(
    pl.when(pl.col("temp") > 20)
    .then(pl.lit("____"))
    .otherwise(pl.lit("____"))
    .alias("weather")
).with_columns(

    # Calculate total rentals by hour and weather
    pl.col("rentals").____().over("____", "____").alias("total_by_hour_weather")
)

Modifica ed esegui il codice