값을 확률로 변환하기
이 연습 문제에서는 팁 변수(tip)를 확률로 변환하여, 그룹 관련 매개변수를 가진 확률분포 함수를 pandas DataFrame에 적용해 보겠습니다.
변환은 지수 변환입니다. 지수분포는 다음과 같이 정의됩니다.
$$ e^{-\lambda * x} * \lambda $$
여기서 λ(람다)는 관측값 x가 속한 그룹의 평균입니다.
식사한 시간대별로 데이터를 그룹화한 뒤, 각 테이블의 인원수(size)에 지수분포 변환을 적용할 것입니다. λ 값으로는 각 그룹의 평균을 사용해야 한다는 점을 기억하세요.
Python에서는 NumPy 라이브러리의 np.exp()로 지수 함수를 사용할 수 있고, 평균값은 .mean()으로 구할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 효율적인 코드 작성하기
연습 안내
- 지수분포 변환 함수
exp_tr를 정의하세요. - 식사가 이루어진 시간대(time)로 데이터를 그룹화하세요.
- 그룹화된 데이터에 변환을 적용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Define the exponential transformation
exp_tr = lambda x: ____(____*____) * x.mean()
# Group the data according to the time
restaurant_grouped = restaurant_data.____(____)
# Apply the transformation
restaurant_exp_group = restaurant_grouped['tip'].____(____)
print(restaurant_exp_group.head())