Przekształcanie i czyszczenie DataFrame'ów

Gdy dane zostaną uporządkowane do czystej struktury danych w Pythonie, na przykład listy list, łatwo przekształcić je w DataFrame pandas. W tym ćwiczeniu zrobisz dokładnie to z danymi przygotowanymi w poprzednim ćwiczeniu.

Jak zwykle, pandas został zaimportowany jako pd, a zmienna normalized_testing_scores przechowuje listę wyników testów dla każdej szkoły, tak jak pokazano poniżej.

[
    ['01M539', '111 Columbia Street', 'Manhattan', 657.0, 601.0, 601.0],
    ...
]

To ćwiczenie jest częścią kursu

ETL i ELT w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Utwórz DataFrame pandas z listy list zapisanej w zmiennej normalized_testing_scores.
Ustaw nazwy kolumn dla DataFrame normalized_data.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Create a DataFrame from the normalized_testing_scores list
normalized_data = ____(normalized_testing_scores)

# Set the column names
normalized_data.____ = ["school_id", "street_address", "city", "avg_score_math", "avg_score_reading", "avg_score_writing"]

normalized_data = normalized_data.set_index("school_id")
print(normalized_data.head())

Edytuj i uruchom kod