Aggregazioni denominate
Hai visto come .groupby() e .agg() possano essere combinati per mostrare riepiloghi per categoria. A volte è utile assegnare un nome alle nuove colonne durante l’aggregazione, così nell’output del codice è chiaro quali aggregazioni vengono applicate e dove.
Il tuo compito è creare un DataFrame chiamato continent_summary che mostri una riga per ciascun continente. Le colonne del DataFrame conterranno la media del tasso di disoccupazione per ogni continente nel 2021 e la deviazione standard del tasso di occupazione 2021. E naturalmente rinominerai le colonne in modo che il loro contenuto sia chiaro!
Il DataFrame unemployment è disponibile e pandas è stato importato come pd.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi esplorativa dei dati in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea una colonna chiamata
mean_rate_2021che mostri la media del tasso di disoccupazione 2021 per ogni continente. - Crea una colonna chiamata
std_rate_2021che mostri la deviazione standard del tasso di disoccupazione 2021 per ogni continente.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
# Create the mean_rate_2021 column
____=____,
# Create the std_rate_2021 column
____=____
)
print(continent_summary)