抽取一個函式
在開發預測大學畢業與否的模型時，你寫了下列程式碼來計算學生每年 GPA 的 z 分數（z 分數表示與平均值的標準差距離）。現在你準備把它變成可上線的系統，因此需要處理重複的程式碼。寫一個用來計算 z 分數的函式會讓程式更好。
# Standardize the GPAs for each year
df['y1_z'] = (df.y1_gpa - df.y1_gpa.mean()) / df.y1_gpa.std()
df['y2_z'] = (df.y2_gpa - df.y2_gpa.mean()) / df.y2_gpa.std()
df['y3_z'] = (df.y3_gpa - df.y3_gpa.mean()) / df.y3_gpa.std()
df['y4_z'] = (df.y4_gpa - df.y4_gpa.mean()) / df.y4_gpa.std()
注意：df 是一個 pandas 的 DataFrame，每列代表一位學生，包含 4 個年度 GPA 欄位：y1_gpa、y2_gpa、y3_gpa、y4_gpa。
本練習屬於課程
Python 函式寫作
練習說明
- 完成函式，讓它回傳某一欄位的 z 分數。
- 使用該函式，從原始 GPA 分數（
df.y1_gpa、df.y2_gpa等）計算每一年的 z 分數（df['y1_z']、df['y2_z']等）。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
def standardize(column):
"""Standardize the values in a column.
Args:
column (pandas Series): The data to standardize.
Returns:
pandas Series: the values as z-scores
"""
# Finish the function so that it returns the z-scores
z_score = (____ - ____.____()) / ____.____()
return z_score
# Use the standardize() function to calculate the z-scores
df['y1_z'] = ____
df['y2_z'] = ____
df['y3_z'] = ____
df['y4_z'] = ____