시간대 평균으로부터의 차이 계산
합계도 유용하지만, 편차가 더 많은 정보를 줍니다. 모든 날짜를 통틀어 같은 시간대의 평균 대비 각 시간의 대여 수가 얼마나 다른지 계산해 보세요. 그러면 평소보다 수요가 높은지 낮은지를 빠르게 파악할 수 있습니다.
polars는 pl로 로드되어 있습니다. DataFrame bikes에는 time, rentals, temp, hour 열이 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Polars로 하는 데이터 변환
연습 안내
rentals의 시간대별 평균을 뺀 값을 보여 주는diff_from_avg열을 추가하세요. 즉,rentals에서 시간대별rentals평균을 빼세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate how each rental differs from its hourly average
bikes.with_columns(
(pl.col("rentals") - pl.col("rentals").____().over("____")).alias("____")
)