Il rating non è tutto
La tua prima esplorazione del dataset books_gothic è andata a buon fine. Ora il prossimo passo è un’analisi più approfondita. Devi rimodellare di nuovo il tuo DataFrame. Questa volta, però, non vuoi usare tutte le variabili.
A questo scopo, eseguirai il melt del tuo DataFrame, adottando vari approcci usando colonne diverse come identificatori e come variabili di valore.
Lo stesso dataset books_gothic che hai usato prima è a tua disposizione. Contiene dati su title, author, number_pages, rating, rating_count e publisher di ciascun libro. Assicurati di esaminarlo nella console!
Questo esercizio fa parte del corso
Rimodellare i dati con pandas
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Melt publisher column using title and authors as identifiers
publisher_melted = books_gothic.____(____=[____, ____],
value_vars=____)
# Print publisher_melted
print(publisher_melted)