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  5. pandas で学ぶデータ操作

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Exercício

ピボットテーブルでの計算

ピボットテーブルには要約統計量が詰まっていますが、そこから洞察を得るにはさらに計算を重ねることがよくあります。よくあるのは、最大値や最小値が現れる行や列を見つけることです。

第1章で学んだとおり、角かっこの中に条件式を書けば、Series や DataFrame を簡単に抽出できます。例: series[series > value]。

pandas は pd として読み込まれており、DataFrame temp_by_country_city_vs_year が利用できます。 この DataFrame の .head() を以下に示します(年の列は一部のみ表示しています)。

country city 2000 2001 2002 … 2013
Afghanistan Kabul 15.823 15.848 15.715 … 16.206
Angola Luanda 24.410 24.427 24.791 … 24.554
Australia Melbourne 14.320 14.180 14.076 … 14.742
Sydney 17.567 17.854 17.734 … 18.090
Bangladesh span translate="no">Dhaka 25.905 25.931 26.095 … 26.587

Instruções

100 XP
  • 各年の平均気温を計算し、mean_temp_by_year に代入します。
  • 平均気温が最も高かった年のみになるように、mean_temp_by_year をフィルタリングします。
  • 各都市の平均気温(列方向の平均)を計算し、mean_temp_by_city に代入します。
  • 平均気温が最も低かった都市のみになるように、mean_temp_by_city をフィルタリングします。