Transformer et nettoyer des DataFrames

Une fois que les données ont été préparées dans une structure Python propre, comme une liste de listes, il est facile de les convertir en DataFrame pandas. Vous allez pratiquer cette étape avec les données préparées à l'exercice précédent.

Comme d'habitude, pandas a été importé sous l'alias pd, et la variable normalized_testing_scores contient la liste des données de tests de chaque école, comme ci-dessous.

[
    ['01M539', '111 Columbia Street', 'Manhattan', 657.0, 601.0, 601.0],
    ...
]

Cette activité fait partie du cours

ETL et ELT en Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

Créez un DataFrame pandas à partir de la liste de listes stockée dans la variable normalized_testing_scores.
Définissez les noms de colonnes du DataFrame normalized_data.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a DataFrame from the normalized_testing_scores list
normalized_data = ____(normalized_testing_scores)

# Set the column names
normalized_data.____ = ["school_id", "street_address", "city", "avg_score_math", "avg_score_reading", "avg_score_writing"]

normalized_data = normalized_data.set_index("school_id")
print(normalized_data.head())

Modifier et exécuter le code