Remodeler les données du taux d’arrestation
Dans cet exercice, vous allez commencer par transformer la Series arrest_rate en DataFrame. C’est une étape utile lorsque vous travaillez avec une Series à index multiple, car cela vous permet d’accéder à toute la palette des méthodes de DataFrame.
Ensuite, vous créerez exactement le même DataFrame à l’aide d’un tableau croisé dynamique (pivot table). C’est un excellent exemple montrant que pandas propose souvent plusieurs façons d’obtenir le même résultat !
Cet exercice fait partie du cours
Analyzing Police Activity with pandas
Instructions
- Appliquez
.unstack()à la Seriesarrest_ratepour la remodeler en DataFrame. - Créez exactement le même DataFrame à l’aide d’un tableau croisé dynamique ! Chacun des trois paramètres de
.pivot_table()doit correspondre à l’une des colonnes deri_weather.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Unstack the 'arrest_rate' Series into a DataFrame
print(arrest_rate.____)
# Create the same DataFrame using a pivot table
print(ri_weather.pivot_table(index='____', columns='____', values='is_arrested'))