Группировка по нескольким столбцам с оконными функциями

Чтобы углубить анализ, вы хотите изучить спрос на велосипеды в зависимости от времени суток и погоды. Тёплые солнечные часы, скорее всего, отличаются от прохладных и облачных. Создайте простую категорию погоды, а затем вычислите суммарное количество аренд для каждой комбинации «час – погода».

polars загружен как pl. Доступен DataFrame bikes со столбцами time, rentals, temp и hour.

Это упражнение является частью курса

Преобразование данных с помощью Polars

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте столбец weather: значение "warm", если temp превышает 20, иначе — "cool".
Добавьте столбец total_by_hour_weather с суммой rentals, сгруппированной по hour и weather.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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")
)

Редактировать и запускать код