Złota epoka
W tym ćwiczeniu kontynuujesz pracę nad projektem dotyczącym książek. Tym razem przeanalizujesz pozycje z Złotej Epoki.
Po bliższym przyjrzeniu się danym odkryjesz, że zbiór danych golden_age wymaga przekształcenia. Zauważysz, że niektóre nazwy kolumn zaczynają się od tego samego prefiksu (stub names), a inne kolumny mogą posłużyć jako unikalne identyfikatory.
Dlatego przekształcisz swój DataFrame na kilka sposobów. Użyj funkcji wide_to_long() zgodnie z każdą z instrukcji.
Zbiór danych golden_age jest już dostępny. Zawiera kolumny title, authors oraz dane o uniwersalnym identyfikatorze ISBN i prefiksie kraju dla każdej książki.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Przekształcanie danych z pandas
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Reshape wide to long using title as index and version as new name, and extracting isbn prefix
isbn_long = pd.____(____,
stubnames=____,
i=____,
j=____)
# Print isbn_long
print(isbn_long)