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 データ構造に整形できれば、pandas の DataFrame へは簡単に変換できます。ここでは、前の演習で整形したデータを使って、その手順を練習します。
いつもどおり、pandas は pd としてインポート済みです。normalized_testing_scores 変数には、各学校のテストデータのリストが次のように格納されています。
[
['01M539', '111 Columbia Street', 'Manhattan', 657.0, 601.0, 601.0],
...
]
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ ETL と ELT
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の DataFrame を作成してください。normalized_dataDataFrame の列名を設定してください。
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())