Именованные агрегации
Вы уже видели, как .groupby() и .agg() можно сочетать для получения сводных данных по категориям. Иногда удобно давать новым столбцам имена при агрегировании — так из кода сразу понятно, какие вычисления выполняются и к каким данным они применяются.
Ваша задача — создать DataFrame под названием continent_summary, в котором каждая строка соответствует одному континенту. Столбцы DataFrame будут содержать средний уровень безработицы по каждому континенту за 2021 год, а также стандартное отклонение уровня безработицы за тот же год. И конечно, вы переименуете столбцы, чтобы их содержимое было понятным!
DataFrame unemployment доступен, библиотека pandas импортирована как pd.
Это упражнение является частью курса
Разведочный анализ данных на Python
Инструкции к упражнению
- Создайте столбец
mean_rate_2021, который показывает средний уровень безработицы за 2021 год для каждого континента. - Создайте столбец
std_rate_2021, который показывает стандартное отклонение уровня безработицы за 2021 год для каждого континента.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
# Create the mean_rate_2021 column
____=____,
# Create the std_rate_2021 column
____=____
)
print(continent_summary)