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演習

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！

指示1 / 3

undefined XP
  • 1

    fifa_players をピボットし、overall スコアを行の name でインデックス付けし、列は movement で識別される DataFrame を作成してください。

  • 2

    fifa_players をピボットし、attacking スコアを行の name でインデックス付けし、列は movement で識別される DataFrame を作成してください。

  • 3

    fifa_players に対して .pivot() を使い、overall スコアを行の movement でインデックス付けし、列は name で識別されるようにしてください。