Przestawna tabela temperatur według miasta i roku
Ciekawe jest obserwowanie, jak temperatury w poszczególnych miastach zmieniają się w czasie – analiza każdego miesiąca z osobna daje bardzo dużą tabelę, którą trudno łatwo zinterpretować. Przyjrzyjmy się zatem zmianom temperatury w ujęciu rocznym.
Dostęp do poszczególnych składowych daty (roku, miesiąca i dnia) uzyskasz za pomocą kodu w postaci dataframe["column"].dt.component. Na przykład komponent miesiąca to dataframe["column"].dt.month, a komponent roku to dataframe["column"].dt.year.
Gdy masz już kolumnę z rokiem, możesz utworzyć tabelę przestawną z danymi zagregowanymi według miasta i roku – to właśnie zbadasz w kolejnych ćwiczeniach.
pandas jest załadowany jako pd. Zbiór danych temperatures jest dostępny.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Manipulacja danymi z pandas
Instrukcje do ćwiczenia
- Dodaj kolumnę
yeardo tabelitemperatures, korzystając z komponentu roku kolumnydate. - Utwórz tabelę przestawną kolumny
avg_temp_c, gdzie wierszami będącountryicity, a kolumnami –year. Przypisz wynik do zmiennejtemp_by_country_city_vs_yeari przyjrzyj się rezultatowi.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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)