이동 능력 복습하기

와우! 이제 피벗 테이블에 대해 배우셨어요. 마지막 분석에서 고유하지 않은 인덱스/열 쌍을 가진 DataFrame을 만났고, DataFrame을 피벗하기 위해 마지막 행을 삭제하고 모양을 바꾸는 코드를 작성했죠.

이 연습 문제에서는 피벗 테이블을 사용하도록 코드를 수정하고, 피벗 메서드를 사용하던 기존 전략과 비교해 보겠습니다.

fifa_players 데이터셋이 제공됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

pandas로 데이터 재구조화하기

강의 보기

연습 안내

fifa_players DataFrame의 다섯 번째 행을 제거하세요.
fifa_players에 .pivot()을 사용해, name을 인덱스로 하고 열에는 movement로 구분되도록 하여 모든 점수를 가져오세요.
피벗 테이블을 사용해 name과 movement별 모든 점수의 평균을 보여 주되, 인덱스는 name으로 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)

코드 편집 및 실행