Преобразование и очистка DataFrame

Когда данные приведены к упорядоченной структуре Python — например, списку списков — их легко преобразовать в pandas DataFrame. В этом упражнении вы сделаете именно это с данными, подготовленными в предыдущем задании.

Как обычно, pandas импортирован как pd, а переменная normalized_testing_scores хранит список с данными по результатам тестирования каждой школы, как показано ниже.

[
    ['01M539', '111 Columbia Street', 'Manhattan', 657.0, 601.0, 601.0],
    ...
]

Это упражнение является частью курса

ETL и ELT на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте pandas DataFrame из списка списков, хранящегося в переменной normalized_testing_scores.
Задайте названия столбцов для DataFrame normalized_data.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create a DataFrame from the normalized_testing_scores list
normalized_data = ____(normalized_testing_scores)

# Set the column names
normalized_data.____ = ["school_id", "street_address", "city", "avg_score_math", "avg_score_reading", "avg_score_writing"]

normalized_data = normalized_data.set_index("school_id")
print(normalized_data.head())

Редактировать и запускать код