整然データ
データの形状を変換することには、さまざまな用途があります。重要な用途の一つが、データ分析向けの形式からレポート向けの形式への変換です。この概念は、Hadley Wickham による「整然データ（Tidy Data）」論文でさらに詳しく解説されています。
整然形式のデータは、前の演習で見たような groupby 操作を行う際にも役立ちます。
この演習では、pandas の melt() と .pivot_table() を使って、データの形状を変換します。.pivot_table() を呼び出した後は、.reset_index() メソッドを使って元の DataFrame に戻す必要がある点を覚えておきましょう。
airquality DataFrame の形状を変換する前に、シェルで内容を確認しておきましょう。pandas は pd としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
R ユーザーのための Python
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。
# Melt the airquality DataFrame
airquality_melted = ____(____, id_vars=['Day', 'Month'])
print(airquality_melted)