การจัดกลุ่มข้อมูลด้วย pandas

ผลลัพธ์ของ data pipeline มักอยู่ในรูปแบบชุดข้อมูลที่ผ่านการจัดโครงสร้างแล้ว ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ข้อมูลเข้าถึงสารสนเทศได้สะดวก โดยไม่ต้องปรับแต่งข้อมูลมากนัก การจัดกลุ่มข้อมูลด้วย pandas ช่วยให้สร้างชุดข้อมูลในรูปแบบนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

pandas ถูก import มาในชื่อ pd และ DataFrame raw_testing_scores มีข้อมูลในรูปแบบดังนี้:

              street_address       city  math_score  reading_score  writing_score
01M539   111 Columbia Street  Manhattan       657.0          601.0          601.0
02M294      350 Grand Street  Manhattan       395.0          411.0          387.0
02M308      350 Grand Street  Manhattan       418.0          428.0          415.0

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ETL และ ELT ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

ใช้ .loc[] เพื่อเก็บเฉพาะคอลัมน์ "city", "math_score", "reading_score" และ "writing_score"
จัดกลุ่ม DataFrame ตามคอลัมน์ "city" แล้วหาค่าเฉลี่ยของคะแนนคณิตศาสตร์ การอ่าน และการเขียนของแต่ละเมือง
ใช้ฟังก์ชัน transform() เพื่อสร้าง DataFrame ที่จัดกลุ่มแล้ว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

def transform(raw_data):
	# Use .loc[] to only return the needed columns
	raw_data = raw_data.____[:, ____]
	
    # Group the data by city, return the grouped DataFrame
	grouped_data = raw_data.____(by=["____"], axis=0).____()
	return grouped_data

# Transform the data, print the head of the DataFrame
grouped_testing_scores = ____(raw_testing_scores)
print(grouped_testing_scores.head())

แก้ไขและรันโค้ด