評価がすべてではありません
最初の books_gothic データセットの探索はうまくいきました。次は、より詳しい分析に進みます。再びDataFrameを整形し直す必要があります。今回は、すべての変数を使いたくはありません。
そのために、いくつかの列を識別子、いくつかの列を値の変数として使い分けて、DataFrameを melt していきます。
先ほど使用したのと同じ books_gothic データセットが用意されています。各書籍の title、author、number_pages、rating、rating_count、publisher に関するデータが含まれています。コンソールで中身を確認しておきましょう！
この演習はコースの一部です
pandas でデータを整形する
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 publisher column using title and authors as identifiers
publisher_melted = books_gothic.____(____=[____, ____],
value_vars=____)
# Print publisher_melted
print(publisher_melted)