1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. pandas で学ぶデータ操作
Connected

Exercise

都市と年ごとの気温をピボットする

都市ごとの気温が時間とともにどう変化するかを見るのは興味深いですが、毎月を並べると表がとても大きくなり、考えにくくなります。代わりに、年ごとの変化に注目してみましょう。

日付の構成要素（年・月・日）には、dataframe["column"].dt.component という形式でアクセスできます。たとえば、月は dataframe["column"].dt.month、年は dataframe["column"].dt.year です。

年の列を取得できたら、都市と年で集計したピボットテーブルを作成できます。これは次の演習で詳しく見ていきます。

pandas は pd として読み込まれています。temperatures が利用可能です。

Instructions

100 XP
  • date 列の年の成分から、temperatures に year 列を追加します。
  • avg_temp_c 列のピボットテーブルを作成し、行に country と city、列に year を指定します。結果を temp_by_country_city_vs_year に代入し、結果を確認します。