Написання ітератора для завантаження даних частинами (3)

Ви вже звикли читати й обробляти дані частинами. Давайте просунемося далі та додамо стовпець до датафрейму.

Починаючи з коду попередньої вправи, ви використаєте спискове включення, щоб створити значення для нового стовпця 'Total Urban Population' зі списку кортежів, який ви згенерували раніше. Нагадаємо з попередньої вправи: перший і другий елементи кожного кортежу — це, відповідно, значення зі стовпців 'Total Population' та 'Urban population (% of total)'. Отже, значення в новому стовпці 'Total Urban Population' — це добуток першого й другого елементів у кожному кортежі. Крім того, оскільки другий елемент — це відсоток, потрібно поділити весь результат на 100 або, як варіант, помножити на 0.01.

Ви також побудуєте графік за даними з цього нового стовпця, щоб візуалізувати показники міського населення.

Пакети pandas і matplotlib.pyplot вже імпортовано як pd і plt відповідно — можете їх використовувати.

Ця вправа є частиною курсу

Набір інструментів Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Напишіть спискове включення, щоб згенерувати список значень із pops_list для нового стовпця 'Total Urban Population'. Вираз результату має бути добутком першого й другого елементів у кожному кортежі в pops_list. Оскільки другий елемент — це відсоток, потрібно або помножити результат на 0.01, або поділити на 100. Додатково зверніть увагу, що стовпець 'Total Urban Population' має містити лише цілі значення. Щоб це гарантувати, приведіть вираз результату до цілого типу за допомогою int().
Створіть точковий графік, де по осі x — значення зі стовпця 'Year', а по осі y — зі стовпця 'Total Urban Population'.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Code from previous exercise
urb_pop_reader = pd.read_csv('ind_pop_data.csv', chunksize=1000)
df_urb_pop = next(urb_pop_reader)
df_pop_ceb = df_urb_pop[df_urb_pop['CountryCode'] == 'CEB']
pops = zip(df_pop_ceb['Total Population'], 
           df_pop_ceb['Urban population (% of total)'])
pops_list = list(pops)

# Use list comprehension to create new DataFrame column 'Total Urban Population'
df_pop_ceb['Total Urban Population'] = [____]

# Plot urban population data
df_pop_ceb.plot(kind=____, x=____, y=____)
plt.show()

Редагувати та запускати код