Temperatura pivotante por ciudad y año

Es interesante ver cómo cambian las temperaturas de cada ciudad a lo largo del tiempo: si se mira cada mes, se obtiene una gran tabla, que puede ser difícil de razonar. En su lugar, veamos cómo cambian las temperaturas por año.

Puedes acceder a los componentes de una fecha (año, mes y día) utilizando código de la forma dataframe["column"].dt.component. Por ejemplo, el componente del mes es dataframe["column"].dt.month, y el componente del año es dataframe["column"].dt.year.

Una vez que tengas la columna del año, puedes crear una tabla dinámica con los datos agregados por ciudad y año, que explorarás en los próximos ejercicios.

pandas se carga como pd. temperatures está disponible.

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Manipulación de datos con pandas

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Instrucciones de ejercicio

Añade una columna year a temperatures, a partir del componente year de la columna date.
Haz una tabla dinámica de la columna avg_temp_c, con country y city como filas, y year como columnas. Asigna a temp_by_country_city_vs_year, y mira el resultado.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Add a year column to temperatures
____

# Pivot avg_temp_c by country and city vs year
temp_by_country_city_vs_year = ____

# See the result
print(temp_by_country_city_vs_year)

Editar y ejecutar código