統一通貨
この演習およびこの章全体を通じて、banking DataFrame に格納された小売銀行業務のデータセットを使用します。
このデータセットには、口座の預金残高（acct_amount）、通貨（acct_cur）、投資額（inv_amount）、口座開設日（account_opened）、最終取引日（last_transaction）のデータが含まれており、アメリカとヨーロッパの各支店から統合されたものです。
口座の平均規模と、口座規模ごとの投資状況を分析することが目的です。ただし、正確な分析を行うには、まずすべての通貨金額をドルに統一する必要があります。pandas パッケージは pd としてインポート済みで、banking DataFrame はすでに環境内に用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonによるデータクリーニング
演習の手順
acct_curのbankingのうち'euro'に等しい行を見つけて、変数acct_euに格納してください。acct_amountのbankingのうちacct_eu条件に合うすべての行を見つけ、1.1を掛けて USD に変換してください。acct_curのbankingのうちacct_eu条件に合うすべての行を見つけ、'dollar'に設定してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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'