Pivot al temperaturilor după oraș și an

Este interesant să urmărești cum evoluează temperaturile fiecărui oraș în timp – dacă analizezi fiecare lună în parte, obții un tabel foarte mare, greu de interpretat. În schimb, hai să vedem cum variază temperaturile de la un an la altul.

Poți accesa componentele unei date (an, lună și zi) folosind cod de forma dataframe["column"].dt.component. De exemplu, componenta de lună este dataframe["column"].dt.month, iar componenta de an este dataframe["column"].dt.year.

Odată ce ai coloana cu ani, poți crea un tabel pivot cu datele agregate după oraș și an – pe care îl vei explora în exercițiile următoare.

pandas este încărcat ca pd. temperatures este disponibil.

Acest exercițiu face parte din cursul

Manipularea datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Adaugă o coloană year la temperatures, extrasă din componenta de an a coloanei date.
Creează un tabel pivot al coloanei avg_temp_c, cu country și city ca rânduri și year ca coloane. Atribuie rezultatul variabilei temp_by_country_city_vs_year și analizează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul