動きをおさらいしよう

すばらしいです！これでピボットテーブルについて学べました。前回の分析では、インデックスと列の組み合わせが一意でない DataFrame に出会いました。そこで DataFrame をピボットするために、最後の行を削除してからリシェイプするコードを書きました。

この演習では、ピボットテーブルを使うようにコードを修正し、pivot メソッドを使う従来のやり方と比較します。

fifa_players データセットは用意されています。

この演習はコースの一部です

pandas でデータを整形する

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演習の手順

fifa_players DataFrame の5行目を捨ててください。
fifa_players に対して .pivot() を使い、name をインデックス、列に movement を置いて、すべてのスコアを取得してください。
ピボットテーブルを使って、name と movement ごとのすべてのスコアの平均を表示し、name をインデックスに設定してください。

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。

# Discard the fifth row to delete all repeated rows
fifa_drop = fifa_players.____(____)

# Use pivot method to get all scores by name and movement
fifa_pivot = fifa_drop.____(____) 

# Print fifa_pivot
print(fifa_pivot)  

# Use pivot table to get all scores by name and movement
fifa_pivot_table = fifa_players.____(index=____, 
                                     columns=____, 
                                     aggfunc=____)
# Print fifa_pivot_table
print(fifa_pivot_table)

コードを編集して実行