将数值转换为概率
在本练习中，您将把概率分布函数应用到一个 pandas DataFrame 上。方法是将小费变量转换为概率，并按组相关的参数进行处理。
这里的转换是指数变换。指数分布定义为：
$$ e^{-\lambda * x} * \lambda $$
其中 λ（lambda）是观测值 x 所在分组的均值。
您将把指数分布的变换应用到数据集中每张餐桌的人数（size）上，并根据用餐发生的时间对数据进行分组。请记得为每个组使用该组的均值作为 λ 的取值。
在 Python 中，您可以使用 NumPy 库中的 np.exp() 来计算指数函数，并使用 .mean() 获取均值。
本练习是课程的一部分
使用 pandas 编写高效代码
练习说明
- 定义指数分布变换函数
exp_tr。 - 按照用餐发生的时间对数据进行分组。
- 将该变换应用到分组后的数据上。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Define the exponential transformation
exp_tr = lambda x: ____(____*____) * x.mean()
# Group the data according to the time
restaurant_grouped = restaurant_data.____(____)
# Apply the transformation
restaurant_exp_group = restaurant_grouped['tip'].____(____)
print(restaurant_exp_group.head())