Nazwane agregacje
Wiesz już, jak łączyć .groupby() z .agg(), aby wyświetlać podsumowania według kategorii. Czasem warto nadać nowym kolumnom nazwy podczas agregacji – dzięki temu od razu widać w wynikach, jakie operacje zostały zastosowane i na jakich danych.
Twoim zadaniem jest utworzenie ramki danych o nazwie continent_summary, która zawiera po jednym wierszu dla każdego kontynentu. Kolumny ramki danych będą zawierać średnią stopę bezrobocia dla każdego kontynentu w 2021 roku oraz odchylenie standardowe stopy bezrobocia w tym roku. Oczywiście zmienisz też nazwy kolumn, żeby ich zawartość była jasna!
Ramka danych unemployment jest dostępna, a biblioteka pandas została zaimportowana jako pd.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Eksploracyjna analiza danych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz kolumnę o nazwie
mean_rate_2021, która pokazuje średnią stopę bezrobocia w 2021 roku dla każdego kontynentu. - Utwórz kolumnę o nazwie
std_rate_2021, która pokazuje odchylenie standardowe stopy bezrobocia w 2021 roku dla każdego kontynentu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
# Create the mean_rate_2021 column
____=____,
# Create the std_rate_2021 column
____=____
)
print(continent_summary)