ウィンドウ関数で複数列をグループ化する

分析をさらに進めるために、バイク需要を時間帯と天気の両方で分解したいと考えています。暖かく晴れた時間帯は、涼しく曇った時間帯とは傾向が異なるはずです。シンプルな天気カテゴリを作成し、各「時間×天気」の組み合わせごとにレンタル合計を計算しましょう。

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

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演習の手順

weather 列を作成します。temp が 20 を超えるときは "warm"、それ以外は "cool" とします。
total_by_hour_weather を追加し、hour と weather でグループ化した rentals の合計を計算します。

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。

# Add weather category based on temperature
bikes.with_columns(
    pl.when(pl.col("temp") > 20)
    .then(pl.lit("____"))
    .otherwise(pl.lit("____"))
    .alias("weather")
).with_columns(

    # Calculate total rentals by hour and weather
    pl.col("rentals").____().over("____", "____").alias("total_by_hour_weather")
)

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