Named aggregations
ได้เรียนรู้แล้วว่า .groupby() และ .agg() สามารถใช้ร่วมกันเพื่อแสดงสรุปข้อมูลในแต่ละหมวดหมู่ได้อย่างไร บางครั้งการตั้งชื่อคอลัมน์ใหม่ตอนทำ aggregation ก็มีประโยชน์มาก เพราะทำให้เห็นชัดในผลลัพธ์ของโค้ดว่ากำลังใช้การรวมข้อมูลแบบใดกับข้อมูลส่วนไหน
ภารกิจนี้คือการสร้าง DataFrame ชื่อ continent_summary ซึ่งแสดงข้อมูลหนึ่งแถวต่อทวีป คอลัมน์ใน DataFrame จะประกอบด้วยค่าเฉลี่ยอัตราการว่างงานของแต่ละทวีปในปี 2021 และค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของอัตราการว่างงานปี 2021 พร้อมทั้งตั้งชื่อคอลัมน์ให้สื่อความหมายชัดเจน
สามารถใช้ DataFrame unemployment ที่เตรียมไว้ให้ และได้ import pandas เป็น pd แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้างคอลัมน์ชื่อ
mean_rate_2021ซึ่งแสดงค่าเฉลี่ยอัตราการว่างงานปี 2021 ของแต่ละทวีป - สร้างคอลัมน์ชื่อ
std_rate_2021ซึ่งแสดงค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของอัตราการว่างงานปี 2021 ของแต่ละทวีป
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
# Create the mean_rate_2021 column
____=____,
# Create the std_rate_2021 column
____=____
)
print(continent_summary)