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  3. pandas でデータを整形する
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直前の操作をやり直しましょう！

素晴らしいです！fifa_players のすべての列をピボットできました。overall と attacking のスコアが異なることに気づき、より多くの選手に分析を広げることにしました。しかし、エラーが見つかりました。

同じインデックスと列の値に対して異なるスコアが存在しているのではないかと疑っています。すべての列に対して .pivot() メソッドを使うと、そのような場合は動作しないことを思い出しました。

まずは問題のある行を削除し、その後で DataFrame を再整形することにします。

fifa_players データセットが利用できます。コンソールでデータセットを確認し、重複した行に気づいてください。

คำแนะนำ 1 / 2

undefined XP
  • 1
    • fifa_players DataFrame の5行目を削除します。
  • 2
    • fifa_no_rep をピボットし、name をインデックス、列は movement として、すべてのスコアを得ましょう。