DataFrames umwandeln und bereinigen

Sobald die Daten in eine bereinigte Python-Datenstruktur, wie z. B. eine Liste von Listen, umgewandelt wurden, ist es einfach, diese in einen pandas DataFrame zu konvertieren. Du wirst genau das mit den Daten üben, die in der letzten Übung kuratiert wurden.

Wie üblich wurde pandas als pd importiert, und die Variable normalized_testing_scores speichert die Liste der Testdaten der einzelnen Schulen, wie unten dargestellt.

[
    ['01M539', '111 Columbia Street', 'Manhattan', 657.0, 601.0, 601.0],
    ...
]

Diese Übung ist Teil des Kurses

ETL und ELT in Python

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

Erstelle einen pandas DataFrame aus der Liste der Listen, die in der Variable normalized_testing_scores gespeichert sind.
Lege die Spaltennamen für den DataFrame normalized_data fest.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a DataFrame from the normalized_testing_scores list
normalized_data = ____(normalized_testing_scores)

# Set the column names
normalized_data.____ = ["school_id", "street_address", "city", "avg_score_math", "avg_score_reading", "avg_score_writing"]

normalized_data = normalized_data.set_index("school_id")
print(normalized_data.head())

Code bearbeiten und ausführen