Tabella pivot delle temperature per città e anno

È interessante osservare come variano le temperature di ogni città nel tempo: considerando tutti i mesi si ottiene una tabella molto grande, difficile da interpretare. Vediamo invece come cambiano le temperature di anno in anno.

Puoi accedere ai componenti di una data (anno, mese e giorno) usando un codice come dataframe["column"].dt.component. Per esempio, il mese sarà dataframe["column"].dt.month e l'anno sarà dataframe["column"].dt.year.

Una volta generata la colonna dell'anno, puoi creare una tabella pivot con i dati raggruppati per città e anno, che vedrai nei prossimi esercizi.

pandas è già stato caricato come pd. E temperatures è a tua disposizione.

Questo esercizio fa parte del corso

Manipolazione dei dati con pandas

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Istruzioni dell'esercizio

Aggiungi una colonna year a temperatures, dal componente year della colonna date.
Crea una tabella pivot della colonna avg_temp_c, con country e city come righe e year come colonne. Assegna a temp_by_country_city_vs_year e osserva il risultato.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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)

Modifica ed esegui il codice