शहर और वर्ष के अनुसार तापमान का पिवट
यह देखना दिलचस्प है कि समय के साथ प्रत्येक शहर का तापमान कैसे बदलता है—हर महीने को देखने पर टेबल बहुत बड़ी हो जाती है, जिसे समझना मुश्किल हो सकता है। इसके बजाय, आइए देखें कि वर्ष के हिसाब से तापमान कैसे बदलता है.
आप किसी तारीख के हिस्सों (year, month और day) तक इस तरह के कोड से पहुँच सकते हैं: dataframe["column"].dt.component. उदाहरण के लिए, month हिस्सा dataframe["column"].dt.month है, और year हिस्सा dataframe["column"].dt.year है.
एक बार आपके पास year कॉलम आ जाए, तो आप city और year के आधार पर डेटा एग्रीगेट करके एक पिवट टेबल बना सकते हैं, जिसे आप आने वाले अभ्यासों में एक्सप्लोर करेंगे.
pandas को pd के रूप में लोड किया गया है। temperatures उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ Data Manipulation
अभ्यास निर्देश
temperaturesमेंdateकॉलम केyearहिस्से से एकyearकॉलम जोड़ें.avg_temp_cकॉलम की एक पिवट टेबल बनाएँ, जिसमें पंक्तियों मेंcountryऔरcityहों, और स्तंभों मेंyearहो। इसेtemp_by_country_city_vs_yearको असाइन करें, और परिणाम को देखें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Add a year column to temperatures
____
# Pivot avg_temp_c by country and city vs year
temp_by_country_city_vs_year = ____
# See the result
print(temp_by_country_city_vs_year)