Úhledná data
Přetváření dat má řadu využití. Jedním z důležitých je přechod z formátu vhodného pro datovou analýzu do formátu vhodného pro reporting. Tento koncept podrobněji rozvádí článek Tidy Data od Hadleyho Wickhama.
Data v úhledném formátu ti také umožňují provádět operace groupby, jak jsi viděl/a v předchozím cvičení.
V tomto cvičení použiješ melt() a .pivot_table() z pandasu k přetvoření dat z jednoho tvaru do druhého. Nezapomeň, že po zavolání .pivot_table() je potřeba zavolat ještě metodu .reset_index(), aby ses dostal/a zpět k původnímu DataFrame.
Než začneš přetvářet DataFrame airquality, prohlédni si ho v příkazovém řádku. Pandas jsme importovali jako pd.
Toto cvičení je součástí kurzu
Python pro uživatele R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Melt the airquality DataFrame
airquality_melted = ____(____, id_vars=['Day', 'Month'])
print(airquality_melted)