Datos ordenados
Reformatear tus datos tiene varias aplicaciones. Una importante es pasar de un formato cómodo para el análisis de datos a un formato cómodo para informes. Este concepto se desarrolla en el artículo Tidy data de Hadley Wickham.
Disponer de los datos en un formato ordenado también te permite realizar operaciones de groupby como viste en el ejercicio anterior.
En este ejercicio usarás melt() y .pivot_table() de pandas para cambiar la forma de tus datos de un formato a otro. Recuerda que cuando llames a .pivot_table() sobre tus datos, también necesitas llamar al método .reset_index() para recuperar tu DataFrame original.
Antes de empezar a reformatear el DataFrame airquality, examínalo en la consola. Hemos importado pandas como pd.
Este ejercicio forma parte del curso
Python para usuarios de R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Melt the airquality DataFrame
airquality_melted = ____(____, id_vars=['Day', 'Month'])
print(airquality_melted)