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。
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。
# Drop the fifth row to delete all repeated rows
fifa_no_rep = fifa_players.____(____, ____)
# Print fifa_pivot
print(fifa_no_rep)