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ćwiczenie

提取一个函数

在开发一个预测大学毕业率的模型时，您编写了下面的代码来计算学生每年 GPA 的 z 分数（z 分数表示与均值的标准差距离）。现在您准备将其投入生产使用，需要消除重复。编写一个计算 z 分数的函数会让代码更好。

# 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 是一个 pandas DataFrame，其中每一行代表一名学生，包含 4 列每年的 GPA：y1_gpa、y2_gpa、y3_gpa、y4_gpa。

Instrukcje

100 XP
  • 完成该函数，使其返回某一列的 z 分数。
  • 使用该函数，从原始 GPA 分数（df.y1_gpa、df.y2_gpa 等）计算每一年的 z 分数（df['y1_z']、df['y2_z'] 等）。