DataFrame の変換とクレンジング

データをリストのリストのようなクリーンな Python データ構造に整えてしまえば、pandas の DataFrame に変換するのは簡単です。前の演習で整形したデータを使って、この手順を練習しましょう。

いつものように pandas は pd としてインポート済みで、normalized_testing_scores 変数には以下のように各学校のテストデータのリストが格納されています。

[
    ['01M539', '111 Columbia Street', 'Manhattan', 657.0, 601.0, 601.0],
    ...
]

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演習の手順

normalized_testing_scores 変数に格納されたリストのリストから pandas DataFrame を作成しましょう。
normalized_data DataFrame の列名を設定しましょう。

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。

# Create a DataFrame from the normalized_testing_scores list
normalized_data = ____(normalized_testing_scores)

# Set the column names
normalized_data.____ = ["school_id", "street_address", "city", "avg_score_math", "avg_score_reading", "avg_score_writing"]

normalized_data = normalized_data.set_index("school_id")
print(normalized_data.head())

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