悪天候の件数を数える

weather DataFrame には、先頭が 'WT' の列が20本あり、それぞれが悪天候の種類を表しています。たとえば、次のとおりです。

WT05 は「ひょう（Hail）」
WT11 は「強風または破壊的な風（High or damaging winds）」
WT17 は「着氷性の雨（Freezing rain）」

各行について、各 WT 列には 1（その日の天候が発生したことを意味）または NaN（発生しなかったことを意味）のいずれかが入っています。

この演習では、各行に含まれる 1 の数を数えることで、毎日の天候が「どれだけ悪かったか」を定量化します。

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pandasで警察活動を分析する

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演習の手順

weather から WT01 から WT22 までの列を新しい DataFrame WT にコピーしてください。
WT の各行の合計を計算し、結果を新しい weather 列 bad_conditions に保存してください。
bad_conditions の欠損値は 0 に置き換えてください。（この処理はすでに実行済みです。）
bad_conditions を可視化するヒストグラムを作成し、プロットを表示してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Copy 'WT01' through 'WT22' to a new DataFrame
WT = weather.____[____]

# Calculate the sum of each row in 'WT'
weather['bad_conditions'] = WT.____(____)

# Replace missing values in 'bad_conditions' with '0'
weather['bad_conditions'] = weather.bad_conditions.fillna(0).astype('int')

# Create a histogram to visualize 'bad_conditions'


# Display the plot

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