ウィンドウ関数で時間帯ごとの合計を計算する

ロンドンの自転車シェアデータを使って、イベントや障害のような異常な需要パターンを見つけたいとします。そのために、各時間の貸出数を、全日で見たその時間帯の標準的な合計と比べましょう。ウィンドウ関数を使うと、各行をそのまま残したままグループの統計量を追加できます。

polarsはplとして読み込まれています。DataFrame bikes には、time、rentals、temp、hour の列があります。

この演習はコースの一部です

Data Transformation with Polars

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。

# Add the hourly total using a window function
bikes.with_columns(
    pl.col("rentals").____().over("____").alias("____")
)