pivot メソッドをドリブルしよう
fifa_players データセットを引き続き扱っていきます。データを概観すると、選手の動きごとのスコア（shooting、dribbling、passing）が含まれていることがわかりました。攻撃スコアに加えて、総合スコアもあります。
このプロジェクトの目的は、スコアを分析して最適なチームを作ることです。どのスコアが有効かを探るため、まず比較してみましょう。ただし、現在のデータはロング形式です。パターンを見つけるには、さまざまな方法で DataFrame をピボットする必要があります。
fifa_players データセットはすでに用意されています。コンソールで中身を確認しておいてください！
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。
# Pivot fifa_players to get overall scores indexed by name and identified by movement
fifa_overall = fifa_players.____(____=____, ____=____, ____=____)
# Print fifa_overall
print(fifa_overall)