Contar las condiciones meteorológicas adversas

El DataFrame weather contiene 20 columnas que empiezan por 'WT', cada una representa una condición meteorológica adversa. Por ejemplo:

WT05 indica "Granizo"
WT11 indica "Vientos fuertes o dañinos"
WT17 indica "Lluvia helada"

En cada fila del conjunto de datos, cada columna WT contiene un 1 (significa que la condición estuvo presente ese día) o NaN (significa que la condición no estuvo presente).

En este ejercicio, vas a cuantificar "qué tan adverso" fue el tiempo cada día contando el número de valores 1 en cada fila.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de la actividad policial con pandas

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Instrucciones del ejercicio

Copia las columnas desde WT01 hasta WT22 de weather a un nuevo DataFrame llamado WT.
Calcula la suma de cada fila en WT y guarda los resultados en una nueva columna de weather llamada bad_conditions.
Sustituye cualquier valor ausente en bad_conditions por 0. (Esto ya está hecho por ti.)
Crea un histograma para visualizar bad_conditions y luego muestra el gráfico.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Copy 'WT01' through 'WT22' to a new DataFrame
WT = weather.____[____]

# Calculate the sum of each row in 'WT'
weather['bad_conditions'] = WT.____(____)

# Replace missing values in 'bad_conditions' with '0'
weather['bad_conditions'] = weather.bad_conditions.fillna(0).astype('int')

# Create a histogram to visualize 'bad_conditions'


# Display the plot

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