現在來找找資料裡的模式。你可以用 groupby 的彙總來觀察資料。你將檢視延誤是否會因季節、航空公司與起飛機場而有所不同。
你會在下一個練習把這些結果視覺化。為了讓圖表更好呈現,這幾個練習會使用原始 flights 資料的一個子集。
flights
本練習屬於課程
試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。
# Calculate total_delay flights['total_delay'] = ____ + ____
認識幾種最重要的資料型別(整數、浮點數、字串與布林值)與資料結構(list、dictionary、NumPy 陣列與 pandas DataFrame),並了解它們與 R 中對應型別與結構的比較。
本章介紹流程控制語句(if–else if–else)、for 迴圈,並帶你學會在 Python 中撰寫自己的函式。
本章將更深入認識最重要的 Python 函式庫之一:pandas。除了 DataFrame,pandas 還提供多種資料操作的函式與方法。
你將了解 Python 豐富的視覺化生態系。本章涵蓋 Python 的核心視覺化函式庫 matplotlib,以及 pandas 與 seaborn。
作為最終的綜合實作,你將把 Python 技能應用到 NYC Flights 2013 資料集。
當前練習