カテゴリ別の平均を計算する
カテゴリ変数をさらに探索するよい方法は、各カテゴリごとに要約統計量を計算することです。 たとえば、応答変数の平均や中央値を、カテゴリ変数でグループ化して計算すると、各カテゴリをより詳しく比較できます。
ここでは、Taiwan real estate データセットの住宅価格について、グループごとの平均を確認します。これは、カテゴリ変数を含む線形回帰の出力を理解する助けになります。
taiwan_real_estate は pandas の DataFrame として用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
演習の手順
taiwan_real_estateをhouse_age_yearsでグループ化し、各年齢グループの平均価格（price_twd_msq）を計算して、結果をmean_price_by_ageに代入します。- 結果を出力し、内容を確認します。
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 the mean of price_twd_msq, grouped by house age
mean_price_by_age = ____.____(____)[____].____
# Print the result
print(____)