Grupowanie według wielu kolumn z funkcjami okna

Chcesz pogłębić analizę i zbadać zapotrzebowanie na rowery z uwzględnieniem zarówno pory dnia, jak i pogody. Ciepłe, słoneczne godziny prawdopodobnie różnią się od chłodnych i pochmurnych. Utwórz prostą kategorię pogodową, a następnie oblicz łączną liczbę wypożyczeń dla każdej kombinacji godziny i pogody.

polars jest załadowany jako pl. DataFrame bikes zawiera kolumny time, rentals, temp i hour.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Transformacje danych z Polars

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Utwórz kolumnę weather: wartość "warm" gdy temp przekracza 20, w przeciwnym razie "cool".
Dodaj kolumnę total_by_hour_weather z sumą rentals zgrupowaną według hour i weather.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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")
)

Edytuj i uruchom kod