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통화 단위 통일하기

이번 연습 문제와 이 장 전반에서, 여러분은 banking DataFrame에 저장된 리테일 뱅킹 데이터셋을 다루게 됩니다. 이 데이터셋에는 계좌에 보관된 금액(acct_amount), 해당 통화(acct_cur), 투자 금액(inv_amount), 계좌 개설 일자(account_opened), 마지막 거래 일자(last_transaction)가 포함되어 있으며, 미국과 유럽 지점의 데이터를 통합한 것입니다.

여러분의 과제는 평균 계좌 규모와 계좌 규모에 따른 투자 금액의 차이를 파악하는 것입니다. 하지만 정확한 분석을 위해 먼저 통화 단위를 모두 달러로 통일해야 합니다. pandas 패키지는 pd로 임포트되어 있고, banking DataFrame은 이미 작업 환경에 준비되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 데이터 정제하기

강의 보기

연습 안내

  • banking의 acct_cur가 'euro'와 같은 행을 찾아 변수 acct_eu에 저장하세요.
  • acct_eu 조건에 해당하는 banking의 acct_amount 행들을 찾아, 값에 1.1을 곱해 USD로 변환하세요.
  • acct_eu 조건에 해당하는 banking의 acct_cur 행들을 찾아, 값을 'dollar'로 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Find values of acct_cur that are equal to 'euro'
acct_eu = banking['____'] == '____'

# Convert acct_amount where it is in euro to dollars
banking.loc[____, '____'] = banking.loc[____, '____'] * ____

# Unify acct_cur column by changing 'euro' values to 'dollar'
banking.loc[____, '____'] = ____

# Assert that only dollar currency remains
assert banking['acct_cur'].unique() == 'dollar'
코드 편집 및 실행