Преобразование и очистка DataFrame

Когда данные приведены в структуру, удобную для Python — например, в список списков, — их легко преобразовать в DataFrame pandas. В этом упражнении вы потренируетесь делать именно это с данными, подготовленными в предыдущем упражнении.

Как обычно, pandas импортирован под именем pd, а переменная normalized_testing_scores хранит список с данными по тестированию для каждой школы, как показано ниже.

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

Это упражнение является частью курса

ETL и ELT в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте DataFrame pandas 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