Transformer et nettoyer des DataFrames

Une fois les données organisées dans une structure Python nettoyée, comme une liste de listes, il est facile de les convertir en DataFrame pandas. Vous allez vous entraîner à le faire avec les données préparées dans 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 établissement, comme ci-dessous.

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

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<cours>ETL et ELT en Python</cours>

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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())

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