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通貨の統一

この演習および本章を通して、banking DataFrame に保存された小売銀行のデータセットを扱います。 このデータセットには、口座に保有されている金額（acct_amount）、その通貨（acct_cur）、投資額（inv_amount）、口座開設日（account_opened）、最終取引日（last_transaction）が含まれており、米国支店と欧州支店から統合されています。

あなたのタスクは、平均的な口座規模を把握し、投資額が口座規模によってどのように変わるかを理解することです。ただし、正確に分析するためには、まず通貨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 はすでに環境に用意されています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶデータクリーニング

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演習の手順

  • banking の acct_cur が 'euro' に等しい行を見つけ、変数 acct_eu に保存します。
  • acct_eu の条件に合致する banking の acct_amount の行を取得し、1.1 を掛けて USD に変換します。
  • acct_eu の条件に合致する banking の acct_cur の行を取得し、'dollar' に設定します。

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'
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