Remodelando os dados da taxa de prisões
Neste exercício, você vai começar remodelando a Series arrest_rate em um DataFrame. Esse é um passo útil ao trabalhar com qualquer Series com multi-índice, pois permite acessar toda a gama de métodos de DataFrame.
Em seguida, você vai criar exatamente o mesmo DataFrame usando uma tabela dinâmica (pivot table). Este é um ótimo exemplo de como o pandas geralmente oferece mais de uma maneira de chegar ao mesmo resultado!
Este exercício faz parte do curso
Analisando a Atividade Policial com pandas
Instruções do exercício
- Use
unstackna Seriesarrest_ratepara remodelá-la em um DataFrame. - Crie exatamente o mesmo DataFrame usando uma tabela dinâmica! Cada um dos três parâmetros de
.pivot_table()deve ser especificado como uma das colunas deri_weather.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Unstack the 'arrest_rate' Series into a DataFrame
print(arrest_rate.____)
# Create the same DataFrame using a pivot table
print(ri_weather.pivot_table(index='____', columns='____', values='is_arrested'))