定义聚合函数
零售商对于库存中招牌类商品占比偏高感到惊讶，因此决定按不同类别做进一步聚合，以更好地探索数据。对您来说这并不难，但该零售商此前连最基本的交易与商品的描述性分析都无法完成。
零售商请您对 candles、bags 和 boxes 这几类进行聚合。为简化任务，您决定编写一个函数。函数接受一个字符串，表示某个商品的类别；然后输出一个 DataFrame，指示每笔交易是否包含该类别的商品。注意，pandas 已经以 pd 导入；此外，数据已按独热编码形式导入为 onehot。
本练习是课程的一部分
Python 中的购物篮分析
练习说明
- 完成列表推导，从列名中提取所需的子集。
- 选取您希望聚合的商品对应的列。
- 使用函数
aggregate()，分别以字符串bag、box和candle对 bags、boxes 与 candles 执行聚合。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
def aggregate(item):
# Select the column headers for sign items in onehot
item_headers = [i for i in ____.columns if i.lower().find(item)>=0]
# Select columns of sign items
item_columns = onehot[____]
# Return category of aggregated items
return item_columns.sum(axis = 1) >= 1.0
# Aggregate items for the bags, boxes, and candles categories
bags = aggregate('bag')
boxes = aggregate('____')
candles = ____