Эффективные сводные статистики
В pandas и NumPy есть множество встроенных функций, однако иногда для анализа данных может понадобиться что-то нестандартное.
Метод .agg() позволяет применять к DataFrame собственные функции, а также использовать несколько функций сразу для нескольких столбцов — это делает агрегацию по-настоящему гибкой и удобной. Например:
df['column'].agg(function)
В пользовательской функции для этого упражнения "IQR" — это сокращение от межквартильного размаха: разность между 75-м и 25-м перцентилями. Это альтернатива стандартному отклонению, которая особенно полезна, если данные содержат выбросы.
sales доступен, pandas импортирован как pd.
Это упражнение является частью курса
Работа с данными в pandas
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# A custom IQR function
def iqr(column):
return column.quantile(0.75) - column.quantile(0.25)
# Print IQR of the temperature_c column
print(____)