Weniger Fast Food, bitte!
Schon wieder Montag! Du startest mit einem neuen Projekt – der Analyse, wie sich Fettleibigkeit über die Jahre entwickelt hat. Du hast einen Datensatz namens obesity mit dem prozentualen Anteil an Fettleibigkeit in verschiedenen Ländern und Jahren. Die Daten sind außerdem nach biologischem Geschlecht aufgeschlüsselt.
Deine Hauptziele sind, den durchschnittlichen Prozentsatz der Fettleibigkeit nach Jahr und Geschlecht sowie nach Land und Geschlecht zu ermitteln. Außerdem möchtest du die Differenz zwischen Jahren berechnen.
Du stellst fest, dass der Datensatz mehrere Indizes hat. Du weißt also, dass du Ebenen „unstacken“ musst, um dein Ziel zu erreichen.
Das DataFrame obesity ist in deiner Session verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Daten umformen mit pandas
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Unstack the first level and calculate the mean of the columns
obesity_general = obesity.____(____=____).____(____)
# Print obesity_general
print(obesity_general)