윈도 함수로 시간대별 총합 계산하기
런던 공공자전거 대여 데이터를 계속 분석해 보겠습니다. 이벤트나 장애와 같은 비정상적인 수요 패턴을 찾으려면, 각 시간대의 대여 건수를 모든 날짜에 걸친 해당 시간대의 일반적인 총합과 비교해야 합니다. 윈도 함수를 사용하면 모든 행을 유지한 채로 그룹 통계를 추가할 수 있습니다.
polars는 pl로 로드되어 있습니다. DataFrame bikes에는 time, rentals, temp, hour 열이 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Polars로 하는 데이터 변환
연습 안내
hour로 그룹화한rentals의 합을 계산하고, 열 이름을hourly_total로 지정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Add the hourly total using a window function
bikes.with_columns(
pl.col("rentals").____().over("____").alias("____")
)