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पढ़ने का समय, कैट्निस!

दिन का काम लगभग खत्म होने वाला है. लेकिन पहले, आप मज़े के लिए थोड़ा विश्लेषण करना चाहेंगे. आप एक और बुक डेटासेट का विश्लेषण करेंगे, इस बार Hunger Games सीरीज़ के साथ.

आपने books_hunger डेटासेट को reshaping से पहले देखा, लेकिन कुछ ठीक नहीं था. DataFrame के इंडेक्स में किताबों के शीर्षक हैं. आप जानते हैं कि इस फॉर्मैट में आप इसे reshape नहीं कर सकते. अगर ऐसा किया, तो शीर्षक जैसा महत्वपूर्ण डेटा खो जाएगा, इसलिए DataFrame को ट्रांसफ़ॉर्म करने से पहले कुछ बदलाव करने होंगे.

books_hunger डेटासेट आपके लिए उपलब्ध है. इसमें title और प्रत्येक किताब की language, publication date, publication number, और page number से जुड़ा डेटा है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • books_hunger DataFrame को ऐसे मॉडिफ़ाई करें कि इंडेक्स को बिना drop किए reset किया जाए.
  • books_hunger को wide से long फॉर्मैट में reshape करें. title और language कॉलमों को unique indexes के रूप में उपयोग करें. उन कॉलमों से जो publication और page से शुरू होते हैं, बनने वाले नए वैरिएबल का नाम feature रखें. ये कॉलम एक ब्लैंक स्पेस से अलग होते हैं और अंत में एक शब्द पर समाप्त होते हैं.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Modify books_hunger by resetting the index without dropping it
books_hunger.____(____=____, inplace=____)

# Reshape using title and language as index, feature as new name, publication and page as prefix separated by space and ending in a word
publication_features = pd.wide_to_long(____, 
                                       ____=____, 
                                       ____=____, 
                                       ____=____, 
                                       ____=____, 
                                       ____=____)

# Print publication_features
print(publication_features)
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