Date ordonate
Remodelarea datelor are numeroase aplicații. Una dintre cele mai importante este trecerea de la un format prietenos pentru analiza datelor la unul prietenos pentru raportare. Acest concept este dezvoltat în detaliu în lucrarea „Tidy Data" a lui Hadley Wickham.
Datele într-un format ordonat îți permit și să efectuezi operații de tip groupby, așa cum ai văzut în exercițiul anterior.
În acest exercițiu vei folosi melt() și .pivot_table() din pandas pentru a remodela datele dintr-o formă în alta. Reține că atunci când apelezi .pivot_table() pe datele tale, trebuie să apelezi și metoda .reset_index() pentru a obține înapoi DataFrame-ul original.
Înainte de a începe remodelarea DataFrame-ului airquality, inspectează-l în consolă. Am importat pandas ca pd.
Acest exercițiu face parte din cursul
Python pentru utilizatori de R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Melt the airquality DataFrame
airquality_melted = ____(____, id_vars=['Day', 'Month'])
print(airquality_melted)