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Dépivotage des données : du format large au format long

Vous avez effectué un groupby-aggregation sur les données Spotify qui vous donne un ensemble de statistiques sur le nombre d’écoutes par artiste et par année dans le DataFrame wide_df. Vous souhaitez maintenant convertir les données de wide_df au format long pour les utiliser dans une visualisation.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à Polars

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Instructions

  • Utilisez "artist" et "year" comme colonnes d’index pour identifier les données de chaque ligne.
  • Dépivotez les colonnes de statistiques de wide_df : "avg_streams", "max_streams", "min_streams".
  • Nommez la colonne des variables "metric" et la colonne des valeurs "stream_count".

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

long_df = (
    wide_df
    .unpivot(
        # Set the index columns
        index=____,
        # Unpivot on the stats columns
        on=____,
        # Name the variable and value columns
        variable_name=____,
        value_name=____
    )
)

print("\nLong format DataFrame:")
print(long_df)
Modifier et exécuter le code