Tổng hợp hiệu quả
Mặc dù pandas và NumPy có rất nhiều hàm, đôi khi bạn sẽ cần một hàm khác để tóm tắt dữ liệu.
Phương thức .agg() cho phép bạn áp dụng các hàm tùy chỉnh của riêng mình lên một DataFrame, cũng như áp dụng hàm lên nhiều cột của DataFrame cùng lúc, giúp việc tổng hợp trở nên cực kỳ hiệu quả. Ví dụ,
df['column'].agg(function)
Trong hàm tùy chỉnh cho bài tập này, "IQR" là viết tắt của khoảng tứ phân vị (inter-quartile range), được tính bằng phân vị thứ 75 trừ phân vị thứ 25. Đây là một lựa chọn thay thế cho độ lệch chuẩn, hữu ích khi dữ liệu của bạn có các giá trị ngoại lai.
sales đã được cung cấp và pandas đã được nạp với bí danh pd.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý dữ liệu với pandas
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# A custom IQR function
def iqr(column):
return column.quantile(0.75) - column.quantile(0.25)
# Print IQR of the temperature_c column
print(____)