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Die Züge überprüfen

Wow! Du hast jetzt Pivot-Tabellen kennengelernt. In deiner letzten Analyse bist du auf ein DataFrame gestoßen, das nicht eindeutige Index-/Spaltenpaare hatte. Um dein DataFrame zu pivotieren, hast du damals Code geschrieben, um die letzte Zeile zu entfernen, und es dann umgeformt.

In dieser Übung passt du den Code mithilfe von Pivot-Tabellen an und vergleichst ihn mit deiner Strategie, die pivot-Methode zu verwenden.

Der Datensatz fifa_players steht dir zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Daten umformen mit pandas</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Entferne die fünfte Zeile des DataFrames fifa_players.
  • Verwende .pivot() auf fifa_players, um alle Scores nach name zu indexieren und in den Spalten über movement zu unterscheiden.
  • Verwende eine Pivot-Tabelle, um den Mittelwert aller Scores nach name und movement zu zeigen, wobei name als Index gesetzt wird.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Discard the fifth row to delete all repeated rows
fifa_drop = fifa_players.____(____)

# Use pivot method to get all scores by name and movement
fifa_pivot = fifa_drop.____(____) 

# Print fifa_pivot
print(fifa_pivot)  

# Use pivot table to get all scores by name and movement
fifa_pivot_table = fifa_players.____(index=____, 
                                     columns=____, 
                                     aggfunc=____)
# Print fifa_pivot_table
print(fifa_pivot_table)
Code bearbeiten und ausführen