La note ne fait pas tout
Votre première exploration du jeu de données books_gothic s’est bien passée. Votre prochaine mission est d’aller plus loin dans l’analyse. Vous allez devoir remodeler votre DataFrame à nouveau. Cette fois, vous ne souhaitez pas utiliser toutes les variables.
Pour cela, vous allez effectuer un melt de votre DataFrame, en testant plusieurs approches avec différentes colonnes comme identifiants et comme variables de valeur.
Le même jeu de données books_gothic que précédemment est à votre disposition. Il contient, pour chaque livre, les informations suivantes : title, author, number_pages, rating, rating_count et publisher. Pensez à l’examiner dans la console !
Cet exercice fait partie du cours
Reconfigurer les données avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Melt publisher column using title and authors as identifiers
publisher_melted = books_gothic.____(____=[____, ____],
value_vars=____)
# Print publisher_melted
print(publisher_melted)