Benoemde aggregaties

Je hebt gezien hoe .groupby() en .agg() gecombineerd kunnen worden om samenvattingen per categorie te tonen. Soms is het handig om nieuwe kolommen een naam te geven tijdens het aggregeren, zodat in de uitvoer duidelijk is welke aggregaties waar zijn toegepast.

Jouw taak is om een DataFrame continent_summary te maken met één rij per continent. De kolommen in het DataFrame bevatten het gemiddelde werkloosheidspercentage per continent in 2021 en de standaardafwijking van het werkloosheidspercentage in 2021. En natuurlijk geef je de kolommen duidelijke namen!

Het DataFrame unemployment is beschikbaar, en pandas is geïmporteerd als pd.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Verkennende data-analyse in Python

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Maak een kolom mean_rate_2021 die het gemiddelde werkloosheidspercentage van 2021 per continent toont.
Maak een kolom std_rate_2021 die de standaardafwijking van het werkloosheidspercentage van 2021 per continent toont.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
    # Create the mean_rate_2021 column
    ____=____,
    # Create the std_rate_2021 column
    ____=____
)
print(continent_summary)

Code bewerken en uitvoeren