Transformando e limpando DataFrames
Depois que os dados são organizados em uma estrutura de dados limpa do Python, como uma lista de listas, fica fácil convertê-los em um DataFrame do pandas. Você vai praticar exatamente isso com os dados preparados no exercício anterior.
Como de costume, pandas já foi importado como pd, e a variável normalized_testing_scores armazena a lista com os dados de testes de cada escola, como mostrado abaixo.
[
['01M539', '111 Columbia Street', 'Manhattan', 657.0, 601.0, 601.0],
...
]
Este exercicio faz parte do curso
ETL e ELT em Python
Instruções do exercicio
- Crie um DataFrame do
pandasa partir da lista de listas armazenada na variávelnormalized_testing_scores. - Defina os nomes das colunas para o DataFrame
normalized_data.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Create a DataFrame from the normalized_testing_scores list
normalized_data = ____(normalized_testing_scores)
# Set the column names
normalized_data.____ = ["school_id", "street_address", "city", "avg_score_math", "avg_score_reading", "avg_score_writing"]
normalized_data = normalized_data.set_index("school_id")
print(normalized_data.head())