Ефективні підсумки
Хоч у pandas і NumPy є безліч функцій, іноді вам може знадобитися інша функція, щоб підсумувати дані.
Метод .agg() дає змогу застосувати власні користувацькі функції до датафрейму, а також застосовувати функції одразу до кількох стовпців датафрейму, роблячи агрегування надзвичайно ефективним. Наприклад,
df['column'].agg(function)
У користувацькій функції для цієї вправи "IQR" — це міжквартильний розмах: 75-й перцентиль мінус 25-й. Це альтернатива стандартному відхиленню, корисна, якщо у ваших даних є викиди.
sales доступний, а pandas імпортовано як pd.
Ця вправа є частиною курсу
Опрацювання даних у pandas
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# A custom IQR function
def iqr(column):
return column.quantile(0.75) - column.quantile(0.25)
# Print IQR of the temperature_c column
print(____)