Agrupamento Avançado
Vamos expandir nosso conhecimento sobre o método .groupby(). Como você deve se lembrar, podemos utilizar o método .agg(). De fato, a principal vantagem dessa função é que podemos aplicar diferentes funções às colunas numéricas com uma única chave de agrupamento. Observe o exemplo em que agrupamos voos pela coluna 'Airline', depois contamos os valores em 'Delay' para cada 'Airline' e calculamos os valores mínimo e máximo para a coluna 'Length'. Muito conveniente, não é mesmo?
1234import 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))
Explicação:
.agg({'Delay': 'count', 'Length': ['min', 'max']})
.agg()– método que permite aplicar funções em uma série ou em cada elemento separadamente;{}– utilizamos chaves para especificar a coluna e aplicar funções diretamente a elas;'Delay': 'count'– aplica a função.count()aos valores da coluna'Delay'que possuem a mesma chave de agrupamento;'Length': ['min', 'max']– aplica as funções.min()e.max()aos valores da coluna'Length'que possuem a mesma chave de agrupamento. Basta colocar apenas o nome da coluna sem os símbolos()ou.na função. Atenção: se desejar aplicar várias funções à mesma coluna, é necessário colocá-las em uma lista.
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Sua tarefa é aprofundar-se e analisar os tempos médios e máximos de atraso dependendo do aeroporto de origem do voo e, em seguida, do aeroporto de destino. Além disso, observe a mediana da duração do voo. Siga o algoritmo:
Agrupe os dados:
- Aplique o método
.groupby()ao conjunto de dadosdata; - Dentro do método
.groupby(), insira as colunas'AirportFrom'e'AirportTo'; a ordem é fundamental; - Utilizando o método
.agg(), calcule os valores agregados: o valor médio e máximo na coluna'Time', e o valor mediano da coluna'Length'.
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1234import 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))
Explicação:
.agg({'Delay': 'count', 'Length': ['min', 'max']})
.agg()– método que permite aplicar funções em uma série ou em cada elemento separadamente;{}– utilizamos chaves para especificar a coluna e aplicar funções diretamente a elas;'Delay': 'count'– aplica a função.count()aos valores da coluna'Delay'que possuem a mesma chave de agrupamento;'Length': ['min', 'max']– aplica as funções.min()e.max()aos valores da coluna'Length'que possuem a mesma chave de agrupamento. Basta colocar apenas o nome da coluna sem os símbolos()ou.na função. Atenção: se desejar aplicar várias funções à mesma coluna, é necessário colocá-las em uma lista.
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