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  3. pandas によるデータ操作
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演習

都市と年で気温のピボットテーブル

各都市の気温が時間とともにどのように変化するかを見るのは興味深いですが、毎月のデータを見ると表が大きくなり、把握しづらくなります。代わりに、気温が年ごとにどのように変化するかを見てみましょう。

日付の構成要素（年・月・日）には、dataframe["column"].dt.component の形式のコードを使ってアクセスできます。たとえば、月の構成要素は dataframe["column"].dt.month、年の構成要素は dataframe["column"].dt.year です。

year列を作成したら、都市と年でデータを集計したピボットテーブルを作成できます。これは、この後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 はすでに用意されています。

指示

100 XP
  • date 列の year 構成要素を取り出し、temperatures に year 列を追加しましょう。
  • avg_temp_c 列のピボットテーブルを作成しましょう。country と city を行に、year を列に指定します。temp_by_country_city_vs_year に代入し、結果を確認しましょう。