Pandas数据过滤与聚合：深入分析Uber纽约出行数据

在处理数据分析任务时，我们经常会遇到需要对数据进行过滤、聚合和排序的需求。本文将通过一个实际案例，展示如何利用Python的Pandas库来处理Uber在纽约的出行数据，并特别聚焦于假日（holidays）数据的分析。

问题背景

假设我们有一份Uber在纽约的出行数据集，该数据集包含了不同的区域（borough）、是否为假日（hday）和出行次数（pickups）。我们的目标是：

1. 按区域和是否为假日分组，计算每个区域在假日和非假日的平均出行次数。
2. 仅显示假日的平均出行数据。

数据准备

首先，我们需要加载数据集：

importpandasaspd df=pd.read_csv("uber_nyc_enriched.csv")

数据分析<