Groupement Compliqué

Il arrive parfois que nous ne soyons pas satisfaits des fonctions intégrées de pandas, comme .mean() ou .min() lors du regroupement.

Regardez la colonne 'Length'; ici, nous avons la durée du vol en minutes. Imaginez que nous voulons calculer le temps maximum en heures pour les éléments ayant la même valeur dans la colonne 'Flight' puis dans celle 'Airline'. Pour ce faire, nous pouvons calculer la valeur maximale de la colonne 'Length' pour chaque clé de groupe, puis la diviser par 60. Regardez l'exemple et l'explication ci-dessous.


              1234
            
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)
data_flights = data[['Flight', 'Airline', 'Length']].groupby(['Flight', 'Airline']).apply(lambda x: x['Length'].max()/60)
print(data_flights.head(10))

Explication :

Nous avons rendu l'exemple des chapitres précédents un peu plus compliqué, donc avec le regroupement de données, tout est pareil ; passons à la méthode .apply().

.apply() - elle aide à appliquer une fonction spécifique aux colonnes nécessaires ;
dans la fonction lambda, x est l'argument et x['Length'].max()/60 est l'expression. Ainsi, la fonction trouve la valeur maximale pour chaque clé de groupe et divise la valeur agrégée par 60.

Tâche

Swipe to start coding

Votre tâche ici est de regrouper les données par l'aéroport d'où le vol a commencé, puis par le jour de la semaine. Calculez le temps minimum de la somme des colonnes des groupes 'Length' et 'Time' pour déterminer combien de temps le vol avec retard peut prendre. Suivez l'algorithme pour gérer la tâche :

Regrouper les données :

Stockez la liste des colonnes 'AirportFrom', 'Airline', 'Time', et 'Length' (dans cet ordre) dans la variable columns;
Extrayez columns de data;
L'ordre est crucial dans la méthode .groupby(), mettez les colonnes 'AirportFrom' et 'Airline' dans cet ordre;
Appliquez la fonction aux valeurs de l'ensemble de données ayant les mêmes clés de groupe;
Calculez la somme de deux colonnes : 'Length' et 'Time'. Ensuite, trouvez leur minimum.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 4. Chapitre 3

Groupement Compliqué

Il arrive parfois que nous ne soyons pas satisfaits des fonctions intégrées de pandas, comme .mean() ou .min() lors du regroupement.


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import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)
data_flights = data[['Flight', 'Airline', 'Length']].groupby(['Flight', 'Airline']).apply(lambda x: x['Length'].max()/60)
print(data_flights.head(10))

Explication :

Nous avons rendu l'exemple des chapitres précédents un peu plus compliqué, donc avec le regroupement de données, tout est pareil ; passons à la méthode .apply().

.apply() - elle aide à appliquer une fonction spécifique aux colonnes nécessaires ;
dans la fonction lambda, x est l'argument et x['Length'].max()/60 est l'expression. Ainsi, la fonction trouve la valeur maximale pour chaque clé de groupe et divise la valeur agrégée par 60.

Tâche

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Regrouper les données :

Stockez la liste des colonnes 'AirportFrom', 'Airline', 'Time', et 'Length' (dans cet ordre) dans la variable columns;
Extrayez columns de data;
L'ordre est crucial dans la méthode .groupby(), mettez les colonnes 'AirportFrom' et 'Airline' dans cet ordre;
Appliquez la fonction aux valeurs de l'ensemble de données ayant les mêmes clés de groupe;
Calculez la somme de deux colonnes : 'Length' et 'Time'. Ensuite, trouvez leur minimum.

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