การจัดการข้อมูลด้วย Pandas

สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าไว้ใน DataFrame เดียวได้

สมมติว่าได้รับมอบหมายให้คำนวณ GDP เพื่อประเมินสุขภาพเศรษฐกิจของสหรัฐอเมริกา โดยรวบรวมข้อมูลที่ต้องการมาจากแหล่งต่าง ๆ ในรูปแบบที่แตกต่างกัน

สามารถคำนวณผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศได้โดยใช้ DataFrame ที่เตรียมไว้สำหรับการบริโภคส่วนบุคคล การใช้จ่ายของภาครัฐ การลงทุนภาคเอกชนภายในประเทศ และการส่งออกสุทธิ โดย DataFrame ge, gpdi, ne และ pce ได้รับการจัดเตรียมไว้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python ระดับกลางสำหรับการเงิน

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

รวม DataFrame ต้นทาง ge, gpdi, ne และ pce ตามลำดับนั้นเข้าไว้ใน DataFrame ใหม่เดียว
รวมค่าในแต่ละแถวเพื่อคำนวณ GDP ในแต่ละปี

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Combine the source DataFrames into one
gdp = pd.____([ge, gpdi, ____, ____], axis=1)

# Add the columns and create a new column with the result
gdp['GDP'] = gdp.____(np.sum, axis=1)

แก้ไขและรันโค้ด