Рейтинг — не всё
Первое знакомство с набором данных books_gothic прошло успешно. Теперь перейдём к более детальному анализу. Вам снова нужно преобразовать DataFrame, но на этот раз использовать не все переменные.
Для этого вы будете применять метод melt к вашему DataFrame, пробуя разные подходы с различными столбцами в качестве идентификаторов и переменных значений.
Набор данных books_gothic, с которым вы работали ранее, по-прежнему доступен. Он содержит данные о title, author, number_pages, rating, rating_count и publisher для каждой книги. Обязательно изучите его в консоли!
Это упражнение является частью курса
Преобразование данных с помощью pandas
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Melt publisher column using title and authors as identifiers
publisher_melted = books_gothic.____(____=[____, ____],
value_vars=____)
# Print publisher_melted
print(publisher_melted)