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演習

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。

指示1 / 3

undefined XP
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    3

airquality DataFrame をメルトしましょう。