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演習

ピボットテーブルで計算する

ピボットテーブルには要約統計量が入っていますが、インサイトを得るための最初のステップにすぎません。多くの場合、さらに計算を行う必要があります。よく行う操作の1つは、最大値または最小値が現れる行や列を見つけることです。

第1章で見たように、角括弧の中に論理条件を指定すると、SeriesやDataFrameを簡単にサブセット化して、注目したい行を見つけることができます。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 はすでに用意されています。 この DataFrame の .head() を以下に示します。ここでは、一部の年の列だけを表示しています：

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 Dhaka 25.905 25.931 26.095 … 26.587

指示

100 XP
  • 年ごとの平均気温を計算し、mean_temp_by_year に代入しましょう。
  • mean_temp_by_year を、平均気温が最大の年に絞り込むようにフィルタリングしましょう。
  • 列全体にわたって都市ごとの平均気温を計算し、mean_temp_by_city に代入しましょう。
  • mean_temp_by_city を、平均気温が最小の都市に絞り込むようにフィルタリングしましょう。