Преобразование значений в вероятности
В этом упражнении мы применим функцию распределения вероятностей к pandas DataFrame с параметрами, связанными с группами, преобразовав переменную чаевых в вероятности.
Преобразование будет экспоненциальным. Экспоненциальное распределение определяется как
$$ e^{-\lambda * x} * \lambda $$
где λ (лямбда) — среднее значение группы, к которой принадлежит наблюдение x.
Вам предстоит применить преобразование на основе экспоненциального распределения к размеру каждого столика в наборе данных, предварительно сгруппировав данные по времени суток, в которое проходил приём пищи. Не забудьте использовать среднее значение каждой группы в качестве λ.
В Python экспоненциальная функция доступна как np.exp() из библиотеки NumPy, а среднее значение — как .mean().
Это упражнение является частью курса
Эффективная работа с pandas
Инструкции к упражнению
- Определите функцию экспоненциального распределения
exp_tr. - Сгруппируйте данные по времени суток, в которое проходил приём пищи.
- Примените преобразование к сгруппированным данным.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Define the exponential transformation
exp_tr = lambda x: ____(____*____) * x.mean()
# Group the data according to the time
restaurant_grouped = restaurant_data.____(____)
# Apply the transformation
restaurant_exp_group = restaurant_grouped['tip'].____(____)
print(restaurant_exp_group.head())