効率的な要約
pandasとNumPyには非常に多くの関数がありますが、データを要約するために別の関数が必要になる場合もあります。
.agg() メソッドを使うと、独自の関数をDataFrameに適用できます。また、DataFrameの複数の列に関数を一度に適用できるため、集計処理を非常に効率化できます。たとえば、py
df['column'].agg(function)
この演習のカスタム関数では、"IQR" はinter-quartile range（四分位範囲）の略で、75パーセンタイルから25パーセンタイルを引いた値です。これは標準偏差の代替となる指標で、データに外れ値が含まれている場合に役立ちます。
sales はすでに用意されており、pandas は pd として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
pandas によるデータ操作
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。
# A custom IQR function
def iqr(column):
return column.quantile(0.75) - column.quantile(0.25)
# Print IQR of the temperature_c column
print(____)