Trasformare i valori in probabilità
In questo esercizio applicheremo una funzione di distribuzione di probabilità a un DataFrame pandas con parametri legati ai gruppi, trasformando la variabile tip in probabilità.
La trasformazione sarà esponenziale. La distribuzione esponenziale è definita come
$$ e^{-\lambda * x} * \lambda $$
dove λ (lambda) è la media del gruppo a cui appartiene l’osservazione x.
Applicherai la trasformazione della distribuzione esponenziale alla dimensione di ciascun tavolo nel dataset, dopo aver raggruppato i dati in base all’ora della giornata in cui si è svolto il pasto. Ricorda di usare la media di ciascun gruppo come valore di λ.
In Python, puoi usare l’esponenziale con np.exp() dalla libreria NumPy e la media con .mean().
Questo esercizio fa parte del corso
Scrivere codice efficiente con pandas
Istruzioni dell'esercizio
- Definisci la trasformazione della distribuzione esponenziale
exp_tr. - Raggruppa i dati in base al momento della giornata in cui si è svolto il pasto.
- Applica la trasformazione ai dati raggruppati.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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())