1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Manipulacja danymi z pandas
Connected

Exercise

Obliczenia na tabeli przestawnej

Tabele przestawne są pełne statystyk podsumowujących, ale to dopiero punkt wyjścia do znalezienia czegoś naprawdę interesującego. Często trzeba wykonać na nich dodatkowe obliczenia. Jedną z typowych operacji jest znalezienie wierszy lub kolumn, w których występuje największa lub najmniejsza wartość.

Przypomnij sobie z rozdziału 1, że możesz łatwo filtrować Series lub DataFrame, aby znaleźć interesujące wiersze, używając warunku logicznego w nawiasach kwadratowych. Na przykład: series[series > value].

pandas jest załadowany jako pd, a DataFrame temp_by_country_city_vs_year jest dostępny. Poniżej znajduje się .head() tego DataFrame – wyświetlono tylko kilka kolumn z latami:

country city 2000 2001 2002 … 2013
Afghanistan Kabul 15.823 15.848 15.715 … 16.206
Angola Luanda 24.410 24.427 24.791 … 24.554
Australia Melbourne 14.320 14.180 14.076 … 14.742
Sydney 17.567 17.854 17.734 … 18.090
Bangladesh span translate="no">Dhaka 25.905 25.931 26.095 … 26.587

Instrukcje

100 XP
  • Oblicz średnią temperaturę dla każdego roku i przypisz wynik do mean_temp_by_year.
  • Przefiltruj mean_temp_by_year, aby wybrać rok z najwyższą średnią temperaturą.
  • Oblicz średnią temperaturę dla każdego miasta (po kolumnach) i przypisz wynik do mean_temp_by_city.
  • Przefiltruj mean_temp_by_city, aby wybrać miasto z najniższą średnią temperaturą.