Groeperen op meerdere kolommen met windowfuncties

Om de analyse verder te brengen, wil je de vraag naar fietsen uitsplitsen naar zowel tijdstip van de dag als het weer. Warme zonnige uren gedragen zich waarschijnlijk anders dan koele, bewolkte uren. Maak een eenvoudige weer-categorie en bereken vervolgens het totaal aantal verhuringen voor elke uur-weercombinatie.

polars is geladen als pl. De DataFrame bikes is beschikbaar met de kolommen time, rentals, temp en hour.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Data transformatie met Polars

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Maak een kolom weather: "warm" wanneer temp hoger is dan 20, anders "cool".
Voeg total_by_hour_weather toe met de som van rentals, gegroepeerd per hour en weather.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# 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")
)

Code bewerken en uitvoeren