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मूव्स की समीक्षा

वाह! अब आपने पिवट टेबल्स के बारे में सीख लिया है. अपनी पिछली एनालिसिस में, आपको एक ऐसा DataFrame मिला था जिसमें index/column पेयर्स यूनिक नहीं थे. अपने DataFrame को पिवट करने के लिए, आपने आखिरी पंक्ति को ड्रॉप करने का कोड लिखा, और फिर उसे reshape किया.

इस अभ्यास में, आप पिवट टेबल्स का उपयोग करके कोड में संशोधन करेंगे और इसे pivot मेथड वाली अपनी रणनीति से तुलना करेंगे.

fifa_players डेटासेट आपके लिए उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • fifa_players DataFrame की पाँचवीं पंक्ति हटा दें.
  • fifa_players पर .pivot() का उपयोग करके सभी स्कोर प्राप्त करें, जहाँ index name हो, और कॉलम्स में movement के अनुसार पहचान हो.
  • एक पिवट टेबल का उपयोग करके name और movement के अनुसार सभी स्कोर का mean दिखाएँ, और index के रूप में name सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Discard the fifth row to delete all repeated rows
fifa_drop = fifa_players.____(____)

# Use pivot method to get all scores by name and movement
fifa_pivot = fifa_drop.____(____) 

# Print fifa_pivot
print(fifa_pivot)  

# Use pivot table to get all scores by name and movement
fifa_pivot_table = fifa_players.____(index=____, 
                                     columns=____, 
                                     aggfunc=____)
# Print fifa_pivot_table
print(fifa_pivot_table)
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