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악천후 조건 개수 세기

weather DataFrame에는 'WT'로 시작하는 20개의 열이 있으며, 각 열은 하나의 악천후 조건을 나타냅니다. 예를 들어:

  • WT05는 "Hail"(우박)을 의미합니다.
  • WT11는 "High or damaging winds"(강풍 또는 파괴적 바람)을 의미합니다.
  • WT17는 "Freezing rain"(어는 비)을 의미합니다.

데이터셋의 모든 행에 대해, 각 WT 열에는 1(그 날 해당 조건이 있었다는 의미) 또는 NaN(해당 조건이 없었다는 의미) 중 하나가 들어 있습니다.

이번 연습에서는 각 행에서 1 값의 개수를 세어, 매일 날씨가 "얼마나 나빴는지"를 정량화해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

pandas로 경찰 활동 분석하기

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연습 안내

  • weather에서 WT01부터 WT22까지의 열을 복사해 WT라는 새 DataFrame으로 만드세요.
  • WT의 각 행 합계를 계산해서, 결과를 weather의 새 열 bad_conditions에 저장하세요.
  • bad_conditions의 누락값은 0으로 바꾸세요. (이미 처리되어 있습니다.)
  • bad_conditions를 시각화하기 위해 히스토그램을 만들고, 플롯을 표시하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Copy 'WT01' through 'WT22' to a new DataFrame
WT = weather.____[____]

# Calculate the sum of each row in 'WT'
weather['bad_conditions'] = WT.____(____)

# Replace missing values in 'bad_conditions' with '0'
weather['bad_conditions'] = weather.bad_conditions.fillna(0).astype('int')

# Create a histogram to visualize 'bad_conditions'


# Display the plot
코드 편집 및 실행