時間帯平均からの差分を計算する
合計も有用ですが、偏差のほうがより多くを物語ります。各時間帯の平均値（全日を通したその時間の平均）と比べて、その時間のレンタル数がどれだけ違うかを計算し、平常より多い・少ない需要をすばやく見つけましょう。
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
演習の手順
rentalsから時間帯ごとのrentalsの平均を引いた値を示す列diff_from_avgを追加します。
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。
# Calculate how each rental differs from its hourly average
bikes.with_columns(
(pl.col("rentals") - pl.col("rentals").____().over("____")).alias("____")
)