How Much Do We Earn

You may recognize the column 'money_spent' that corresponds to the amount of money the user spent and gained. In this chapter, we will find if there is any dependence between the day of the week and the amount of money we have!

But firstly, recall some functions:

Group Data:


              12
            
df = df[['columns which we group']]
         .groupby(['columns on which we group'])

Visualization:


              1234
            
sns.barplot(df = DataFrame,
                 x = 'column for x-axis',
                 y = 'column for y-axis')
plt.show()

Tarea

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Group data:

Extract only columns 'day', 'money_spent' from the df DataFrame.
Group by the column 'day'.
Apply .mean() function to grouped df.
Apply .reset_index() function.

Create a barplot:

Use df as the first argument.
Use column 'day' for x-axis.
Use the column 'money_spent' for the y-axis.

Output barplot.

Solución

Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 8

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              12
            
df = df[['columns which we group']]
         .groupby(['columns on which we group'])

Visualization:


              1234
            
sns.barplot(df = DataFrame,
                 x = 'column for x-axis',
                 y = 'column for y-axis')
plt.show()

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Extract only columns 'day', 'money_spent' from the df DataFrame.
Group by the column 'day'.
Apply .mean() function to grouped df.
Apply .reset_index() function.

Create a barplot:

Use df as the first argument.
Use column 'day' for x-axis.
Use the column 'money_spent' for the y-axis.

Output barplot.

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