Numărarea condițiilor meteo nefavorabile

DataFrame-ul weather conține 20 de coloane care încep cu 'WT', fiecare reprezentând o condiție meteo nefavorabilă. De exemplu:

WT05 indică „Grindină"
WT11 indică „Vânturi puternice sau distructive"
WT17 indică „Ploaie înghețată"

Pentru fiecare rând din set de date, fiecare coloană WT conține fie valoarea 1 (condiția a fost prezentă în acea zi), fie NaN (condiția nu a fost prezentă).

În acest exercițiu, vei cuantifica „cât de nefavorabile" au fost condițiile meteo în fiecare zi, numărând valorile de 1 din fiecare rând.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza activității polițienești cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Copiază coloanele de la WT01 până la WT22 din weather într-un nou DataFrame numit WT.
Calculează suma fiecărui rând din WT și stochează rezultatele într-o nouă coloană din weather, numită bad_conditions.
Înlocuiește valorile lipsă din bad_conditions cu 0. (Acest pas a fost deja realizat pentru tine.)
Creează o histogramă pentru a vizualiza bad_conditions, apoi afișează graficul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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

Editează și rulează codul