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खराब मौसम स्थितियों की गिनती

weather DataFrame में 20 कॉलम हैं जो 'WT' से शुरू होते हैं, और प्रत्येक एक खराब मौसम स्थिति को दर्शाता है। उदाहरण के लिए:

  • WT05 का अर्थ है "Hail"
  • WT11 का अर्थ है "High or damaging winds"
  • WT17 का अर्थ है "Freezing rain"

डेटासेट की हर पंक्ति के लिए, हर WT कॉलम में या तो 1 होता है (अर्थात वह स्थिति उस दिन मौजूद थी) या NaN होता है (अर्थात स्थिति मौजूद नहीं थी)।

इस अभ्यास में, आप हर दिन मौसम "कितना खराब" था, यह मापेंगे, हर पंक्ति में 1 मानों की संख्या गिनकर।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ Police Activity का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • weather से WT01 से WT22 तक के कॉलम कॉपी करके WT नाम का एक नया DataFrame बनाइए।
  • WT की हर पंक्ति का योग निकालिए और परिणामों को weather में bad_conditions नाम के नए कॉलम में सेव कीजिए।
  • bad_conditions में किसी भी missing मान को 0 से बदल दीजिए। (यह आपके लिए कर दिया गया है.)
  • bad_conditions को विज़ुअलाइज़ करने के लिए एक histogram बनाइए, और फिर plot को दिखाइए।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Copy 'WT01' through 'WT22' to a new DataFrame
WT = weather.____[____]

# Calculate the sum of each row in 'WT'
weather['bad_conditions'] = WT.____(____)

# Replace missing values in 'bad_conditions' with '0'
weather['bad_conditions'] = weather.bad_conditions.fillna(0).astype('int')

# Create a histogram to visualize 'bad_conditions'


# Display the plot
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