È ora di leggere, Katniss!
La giornata lavorativa sta per finire. Ma prima, vuoi fare un'analisi per divertimento. Analizzerai un altro insieme di dati di libri, questa volta con la serie Hunger Games.
Hai esplorato il dataset books_hunger prima di eseguirne il reshaping, ma qualcosa non andava. L'indice del DataFrame contiene il titolo dei libri. Sai che non puoi rimodellarlo in questo formato: se lo fai, perderai un'informazione preziosa, il titolo. Quindi dovrai fare alcune modifiche prima di trasformare il DataFrame.
Il dataset books_hunger è a tua disposizione. Contiene il title e informazioni su language, publication date, publication number e page number di ciascun libro.
Questo esercizio fa parte del corso
Rimodellare i dati con pandas
Istruzioni dell'esercizio
- Modifica il DataFrame
books_hungerreimpostando l'indice senza eliminarlo. - Rimodella
books_hungerdal formato wide al formato long. Usa le colonnetitleelanguagecome indici univoci. Chiamafeaturela nuova variabile creata dalle colonne che iniziano conpublicationepage. Queste colonne sono separate da uno spazio vuoto e terminano con una parola.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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)