창 함수로 여러 열을 기준으로 그룹화하기
분석을 한 단계 확장해서, 자전거 수요를 시간대와 날씨 두 기준으로 나눠 보고자 합니다. 따뜻하고 맑은 시간대는 서늘하고 흐린 시간대와 다르게 나타날 수 있어요. 간단한 날씨 범주를 만든 다음, 각 시간–날씨 조합별 총 대여 수를 계산하세요.
polars는 pl로 로드되어 있습니다. DataFrame bikes는 time, rentals, temp, hour 열을 포함해 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Polars로 하는 데이터 변환
연습 안내
weather열을 만드세요:temp가 20을 초과하면"warm", 그렇지 않으면"cool"로 설정합니다.hour와weather로 그룹화한rentals의 합을 사용해total_by_hour_weather를 추가하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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")
)