도시 및 연도를 기준으로 temperature 피벗 테이블 만들기
각 도시의 기온이 시간에 따라 어떻게 변하는지 살펴보는 것은 흥미롭습니다. 하지만 월별 데이터를 하나의 큰 테이블로 보게 되면, 파악이 어려울 수 있습니다. 대신, 기온의 연도별 변화를 살펴보겠습니다.
날짜의 구성 요소(연도, 월, 일)에는 dataframe["column"].dt.component 형식의 코드로 접근할 수 있습니다. 예를 들어, 월 구성 요소는 dataframe["column"].dt.month이고, 연도 구성 요소는 dataframe["column"].dt.year입니다.
연도 열을 구한 후에는 도시와 연도별로 집계된 피벗 테이블을 만들 수 있습니다. 이어지는 연습 문제에서 직접 확인해보세요.
pandas는 pd로 로드되어 있으며, temperatures를 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas를 이용한 데이터 다루기
연습 안내
date열의year구성 요소를 사용하여temperatures에year열을 추가하세요.country와city를 행으로,year를 열로 설정하여avg_temp_c열의 피벗 테이블을 만드세요.temp_by_country_city_vs_year에 할당하고, 결과를 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Add a year column to temperatures
____
# Pivot avg_temp_c by country and city vs year
temp_by_country_city_vs_year = ____
# See the result
print(temp_by_country_city_vs_year)