การใช้ groupby() ร่วมกับ resample()
.groupby() เป็นเมธอดที่มีประสิทธิภาพมากใน Pandas โดยที่ .resample() จะจัดกลุ่มแถวตามข้อมูลวันที่หรือเวลา แต่ .groupby() จะจัดกลุ่มแถวตามค่าในคอลัมน์ตั้งแต่หนึ่งคอลัมน์ขึ้นไป ตัวอย่างเช่น rides.groupby('Member type').size() จะบอกจำนวนการเดินทางทั้งหมดแยกตามประเภทสมาชิกใน DataFrame ของเรา
สามารถเรียกใช้ .resample() ต่อจาก .groupby() ได้ เช่น ต้องการทราบว่าระยะเวลาเฉลี่ย (มัธยฐาน) ของการเดินทางในแต่ละเดือน แยกตามประเภทสมาชิก เป็นเท่าไร
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การทำงานกับวันที่และเวลาใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- เติมโค้ดในส่วน
.groupby()เพื่อจัดกลุ่มตาม'Member type'และส่วน.resample()เพื่อ resample ตาม'Start date'แบบรายเดือน - แสดงค่ามัธยฐานของ
Durationสำหรับแต่ละกลุ่ม
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Group rides by member type, and resample to the month
grouped = rides.groupby('____')\
.resample('____', on = '____')
# Print the median duration for each group
print(grouped[____].____)