Impara Raggruppamento Avanzato | Aggregazione Dei Dati

Approfondiamo la nostra conoscenza sul metodo .groupby(). Come ricorderai, possiamo utilizzare il metodo .agg(). Infatti, il principale vantaggio di questa funzione è che permette di applicare funzioni diverse alle colonne numeriche con una sola chiave di raggruppamento. Osserva l'esempio in cui abbiamo raggruppato i voli per la colonna 'Airline', poi contato i valori in 'Delay' per ciascuna 'Airline', e calcolato i valori minimo e massimo per la colonna 'Length'. Davvero comodo, vero?


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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.groupby('Airline').agg({'Delay': 'count', 'Length': ['min', 'max']})
print(data_flights.head(10))

Spiegazione:

.agg({'Delay': 'count', 'Length': ['min', 'max']})

.agg() - metodo che consente di applicare funzioni su una serie o su ciascun elemento separatamente;
{} - si usano le parentesi graffe per specificare la colonna e applicare direttamente le funzioni;
'Delay': 'count' - applica la funzione .count() ai valori della colonna 'Delay' che hanno la stessa chiave di gruppo;
'Length': ['min', 'max'] - applica le funzioni .min() e .max() ai valori della colonna 'Length' che hanno la stessa chiave di gruppo. È sufficiente inserire solo il nome della colonna senza i simboli () o . nella funzione. Attenzione: se si desidera applicare più funzioni alla stessa colonna, è necessario inserirle in una lista.

Compito

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Il tuo compito è approfondire l'analisi osservando i tempi medi e massimi di ritardo in base all'aeroporto di partenza del volo e successivamente all'aeroporto di arrivo. Analizza inoltre la lunghezza mediana del volo. Segui il seguente algoritmo:

Raggruppamento dei dati:

Applica il metodo .groupby() al dataset data;
All'interno del metodo .groupby(), inserisci le colonne 'AirportFrom' e 'AirportTo'; l'ordine è fondamentale;
Utilizzando il metodo .agg(), calcola i valori aggregati: il valore medio e massimo nella colonna 'Time' e il valore mediano della colonna 'Length'.

Soluzione

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Sezione 4. Capitolo 4

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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.groupby('Airline').agg({'Delay': 'count', 'Length': ['min', 'max']})
print(data_flights.head(10))