Dribbler avec la méthode pivot
Il est temps de continuer à travailler avec le jeu de données fifa_players. Après avoir exploré les données, vous avez remarqué qu’il contient les notes des joueurs sur différents mouvements : tir, dribble et passe. Il y a des notes offensives ainsi que des notes globales.
L’objectif du projet est d’analyser ces notes pour constituer une équipe optimisée. Vous décidez donc d’examiner quelle note est la plus pertinente. Cependant, les données actuelles sont au format long. Vous devrez pivoter votre DataFrame de différentes façons pour mettre en évidence un motif.
Le jeu de données fifa_players est à votre disposition. 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.
# Pivot fifa_players to get overall scores indexed by name and identified by movement
fifa_overall = fifa_players.____(____=____, ____=____, ____=____)
# Print fifa_overall
print(fifa_overall)