Contando condições climáticas desfavoráveis

O DataFrame weather contém 20 colunas que começam com 'WT', cada uma representando uma condição climática desfavorável. Por exemplo:

WT05 indica "Granizo"
WT11 indica "Ventos fortes ou destrutivos"
WT17 indica "Chuva congelante"

Para cada linha do conjunto de dados, cada coluna WT contém 1 (significando que a condição esteve presente naquele dia) ou NaN (significando que a condição não esteve presente).

Neste exercício, você vai quantificar "quão ruim" estava o clima em cada dia contando o número de valores 1 em cada linha.

Este exercício faz parte do curso

Analisando a Atividade Policial com pandas

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Instruções do exercício

Copie as colunas de WT01 até WT22 de weather para um novo DataFrame chamado WT.
Calcule a soma de cada linha em WT e armazene os resultados em uma nova coluna de weather chamada bad_conditions.
Substitua quaisquer valores ausentes em bad_conditions por 0. (Isso já foi feito para você.)
Crie um histograma para visualizar bad_conditions e, em seguida, exiba o gráfico.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Copy 'WT01' through 'WT22' to a new DataFrame
WT = weather.____[____]

# Calculate the sum of each row in 'WT'
weather['bad_conditions'] = WT.____(____)

# Replace missing values in 'bad_conditions' with '0'
weather['bad_conditions'] = weather.bad_conditions.fillna(0).astype('int')

# Create a histogram to visualize 'bad_conditions'


# Display the plot

Editar e executar o código