Tabela dinâmica de temperatura por cidade e ano

É interessante ver como as temperaturas de cada cidade mudam ao longo do tempo. A análise de todos os meses resulta em uma tabela grande, que pode ser difícil de examinar. Em vez disso, vamos analisar como as temperaturas mudam por ano.

Os componentes de uma data (ano, mês e dia) podem ser acessados usando um código no formato dataframe["column"].dt.component. Por exemplo: o componente do mês é dataframe["column"].dt.month, e o componente do ano é dataframe["column"].dt.year.

Quando tiver a coluna do ano, você poderá criar uma tabela dinâmica com os dados agregados por cidade e ano, que será analisada nos próximos exercícios.

pandas foi carregado como pd. temperatures já está disponível.

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Manipulação de dados com o pandas

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Instruções do exercício

Adicione a coluna year a temperatures, a partir do componente year da coluna date.
Faça uma tabela dinâmica da coluna avg_temp_c, com country e city como linhas e year como colunas. Atribua a temp_by_country_city_vs_year e veja o resultado.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Add a year column to temperatures
____

# Pivot avg_temp_c by country and city vs year
temp_by_country_city_vs_year = ____

# See the result
print(temp_by_country_city_vs_year)

Editar e executar o código