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()

Tâche

Swipe to start coding

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.

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 8

How Much Do We Earn

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()

Tâche

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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.

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