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  5. 使用 pandas 进行数据处理

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Ejercicio

高效汇总

虽然 pandas 和 NumPy 提供了大量函数,但有时您可能需要用不同的函数来汇总数据。

.agg() 方法既可以把您自定义的函数应用到 DataFrame 上,也可以一次性对多个列应用函数,从而让聚合更高效。例如,

df['column'].agg(function)

在本练习的自定义函数中,"IQR" 是四分位距(inter-quartile range)的缩写,即第 75 个百分位数减去第 25 个百分位数。它是标准差的一个替代指标,数据包含离群值时尤其有用。

sales 已可用,且已将 pandas 以 pd 名称导入。

Instrucciones 1/3

undefined XP
  • 1
    • 使用为您定义的自定义函数 iqr 配合 .agg(),打印 sales 的 temperature_c 列的 IQR。
  • 2
    • 更新列选择,使用自定义函数 iqr 配合 .agg(),按顺序打印 temperature_c、fuel_price_usd_per_l 和 unemployment 的 IQR。
  • 3
    • 更新 .agg() 调用的聚合函数:按顺序包含 iqr 和 "median"。