Сводная таблица температур по городам и годам

Интересно наблюдать, как температура в каждом городе меняется со временем. Однако анализ данных за каждый месяц даёт слишком большую таблицу, с которой сложно работать. Давайте посмотрим, как температура меняется по годам.

Получить доступ к компонентам даты (год, месяц и день) можно с помощью конструкции dataframe["column"].dt.component. Например, компонент месяца извлекается как dataframe["column"].dt.month, а компонент года — как dataframe["column"].dt.year.

Когда столбец с годом будет готов, можно построить сводную таблицу с данными, агрегированными по городу и году. Именно это вы будете изучать в следующих упражнениях.

pandas загружен как pd. Набор данных temperatures доступен.

Это упражнение является частью курса

Работа с данными в pandas

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Добавьте столбец year в таблицу temperatures, извлекая компонент года из столбца date.
Постройте сводную таблицу по столбцу avg_temp_c, где строками будут country и city, а столбцами — year. Сохраните результат в переменную temp_by_country_city_vs_year и изучите его.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код