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Python
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import pandas as pd
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# Lade die CSV-Dateien
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# Datei 1 mit Semikolon (;) separiert (HR-Daten)
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hr_data = pd.read_csv('/home/gra/PycharmProjects/cds_introduction_data_science_assignment/data/raw/hr_gramic.csv', sep=';')
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# Datei 2 mit Komma (,) separiert (Schlafdaten)
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sleep_data = pd.read_csv('/home/gra/PycharmProjects/cds_introduction_data_science_assignment/data/raw/sleep_gramic.csv', sep=',')
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# Überprüfen der ersten Zeilen der Dateien
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print("HR-Daten (vor der Berechnung des Durchschnitts):")
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print(hr_data.head())
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# Berechne den Durchschnitt der HR-Daten (zwischen Ruhe und Hoch)
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# Erstelle eine neue Spalte 'avg_hr', die den Durchschnitt von 'Resting HR' und 'High HR' enthält
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hr_data['avg_hr'] = hr_data[['In Ruhe', 'Hoch']].mean(axis=1)
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# Überprüfen der ersten Zeilen nach dem Hinzufügen der 'avg_hr' Spalte
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print("\nHR-Daten (nach der Berechnung des Durchschnitts):")
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print(hr_data.head())
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# Überprüfen der ersten Zeilen der Schlafdaten
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print("\nSchlafdaten:")
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print(sleep_data.head())
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# Sicherstellen, dass beide Datensätze nach Woche sortiert sind
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hr_data = hr_data.sort_values(by='Datum')
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sleep_data = sleep_data.sort_values(by='Datum')
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# Kombinieren der beiden Datensätze anhand der 'week' Spalte
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combined_data = pd.merge(hr_data, sleep_data, on='Datum')
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# Überprüfen der kombinierten Daten
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print("\nKombinierte Daten:")
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print(combined_data.head())
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# Berechne die Korrelation zwischen dem durchschnittlichen Herzfrequenzwert ('avg_hr') und der Schlafdauer ('sleep_duration')
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correlation = combined_data['avg_hr'].corr(combined_data['Durchschnittliche Dauer'])
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print(f"\nDie Korrelation zwischen der durchschnittlichen Herzfrequenz und der Schlafdauer ist: {correlation}")
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