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。
この演習はコースの一部です
pandas によるデータ操作
演習の手順
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。
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。
# Add a year column to temperatures
____
# Pivot avg_temp_c by country and city vs year
temp_by_country_city_vs_year = ____
# See the result
print(temp_by_country_city_vs_year)