Aan de slagGa gratis aan de slag

Eenduidige valuta

In deze oefening en de rest van dit hoofdstuk werk je met een retailbanking-gegevensset in de DataFrame banking. De gegevensset bevat informatie over het bedrag op rekeningen (acct_amount), de valuta (acct_cur), het geïnvesteerde bedrag (inv_amount), de openingsdatum van de rekening (account_opened) en de datum van de laatste transactie (last_transaction), samengebracht uit Amerikaanse en Europese vestigingen.

Je taak is om het gemiddelde rekeningsaldo te begrijpen en te onderzoeken hoe investeringen verschillen per grootte van de rekening. Om deze analyse correct uit te voeren, moet je eerst alle bedragen naar dollars omzetten. Het pakket pandas is geïmporteerd als pd, en de DataFrame banking staat in je omgeving.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Data opschonen in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Zoek de rijen van acct_cur in banking die gelijk zijn aan 'euro' en sla ze op in de variabele acct_eu.
  • Zoek alle rijen van acct_amount in banking die voldoen aan de voorwaarde acct_eu, en zet ze om naar USD door te vermenigvuldigen met 1.1.
  • Zoek alle rijen van acct_cur in banking die voldoen aan de voorwaarde acct_eu, en zet die op 'dollar'.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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'
Code bewerken en uitvoeren