Czas na lekturę, Katniss!
Dzień pracy dobiega końca. Zanim jednak skończymy, masz ochotę przeprowadzić analizę dla przyjemności. Tym razem przyjrzysz się zbiorowi danych dotyczącemu serii Igrzyska śmierci.
Zbadasz zbiór books_hunger przed jego przekształceniem, ale coś nie jest w porządku. Indeks ramki danych zawiera tytuły książek. Wiesz, że w tej postaci nie możesz jej przekształcić – straciłbyś cenne dane, czyli tytuły. Przed transformacją ramki danych konieczne są zatem pewne zmiany.
Zbiór danych books_hunger jest dostępny. Zawiera kolumnę title oraz dane o language, publication date, publication number i page number każdej książki.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Przekształcanie danych z pandas
Instrukcje do ćwiczenia
- Zmodyfikuj ramkę danych
books_hunger, resetując indeks bez jego usuwania. - Przekształć
books_hungerz formatu szerokiego do długiego. Użyj kolumntitleilanguagejako unikalnych indeksów. Nadaj nazwęfeaturenowej zmiennej utworzonej z kolumn zaczynających się odpublicationipage. Kolumny te są rozdzielone spacją i kończą się wyrazem.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Modify books_hunger by resetting the index without dropping it
books_hunger.____(____=____, inplace=____)
# Reshape using title and language as index, feature as new name, publication and page as prefix separated by space and ending in a word
publication_features = pd.wide_to_long(____,
____=____,
____=____,
____=____,
____=____,
____=____)
# Print publication_features
print(publication_features)