Driblando o método pivot
É hora de continuar trabalhando com o conjunto de dados fifa_players. Depois de explorar o conjunto, você percebeu que ele contém pontuações dos jogadores em diferentes movimentos: finalização (shooting), drible (dribbling) e passe (passing). Há pontuações de ataque (attacking) e também pontuações gerais (overall).
O objetivo do projeto é analisar as pontuações para montar um time otimizado, então você decide investigar qual pontuação é mais relevante. Mas os dados atuais estão em formato longo. Você vai precisar pivotar o seu DataFrame de diferentes maneiras para descobrir um padrão.
O conjunto de dados fifa_players está disponível para você. Não deixe de examiná-lo no console!
Este exercício faz parte do curso
Reestruturando dados com pandas
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Pivot fifa_players to get overall scores indexed by name and identified by movement
fifa_overall = fifa_players.____(____=____, ____=____, ____=____)
# Print fifa_overall
print(fifa_overall)