การปรับรูปร่างข้อมูลอัตราการจับกุม
ในแบบฝึกหัดนี้ จะเริ่มต้นด้วยการปรับรูปร่าง Series arrest_rate ให้เป็น DataFrame ซึ่งเป็นขั้นตอนที่มีประโยชน์มากเมื่อทำงานกับ Series ที่มี multi-index เพราะช่วยให้เข้าถึงเมธอดทั้งหมดของ DataFrame ได้อย่างเต็มที่
จากนั้น จะสร้าง DataFrame เดิมอีกครั้งโดยใช้ pivot table นี่เป็นตัวอย่างที่ดีที่แสดงให้เห็นว่า pandas มักมีวิธีมากกว่าหนึ่งในการได้ผลลัพธ์เดียวกัน!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์กิจกรรมตำรวจด้วย pandas
คำแนะนำการฝึกหัด
- ใช้
.unstack()กับ Seriesarrest_rateเพื่อปรับรูปร่างให้เป็น DataFrame - สร้าง DataFrame เดียวกันนี้โดยใช้ pivot table โดยระบุพารามิเตอร์ทั้งสามของ
.pivot_table()ให้ตรงกับคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่งในri_weather
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Unstack the 'arrest_rate' Series into a DataFrame
print(arrest_rate.____)
# Create the same DataFrame using a pivot table
print(ri_weather.pivot_table(index='____', columns='____', values='is_arrested'))