สร้าง Pivot Table อุณหภูมิตามเมืองและปี
น่าสนใจมากที่จะดูว่าอุณหภูมิของแต่ละเมืองเปลี่ยนแปลงอย่างไรตามเวลา แต่การดูข้อมูลทุกเดือนจะได้ตารางขนาดใหญ่ที่อ่านยาก ดังนั้นมาลองดูการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิในแต่ละปีแทน
สามารถเข้าถึงส่วนประกอบของวันที่ (ปี เดือน และวัน) ด้วยโค้ดในรูปแบบ dataframe["column"].dt.component ตัวอย่างเช่น ส่วนประกอบเดือนคือ dataframe["column"].dt.month และส่วนประกอบปีคือ dataframe["column"].dt.year
เมื่อได้คอลัมน์ปีแล้ว ก็สามารถสร้าง pivot table ที่รวบรวมข้อมูลตามเมืองและปีได้ ซึ่งจะได้สำรวจต่อในแบบฝึกหัดถัดไป
pandas ถูกโหลดในชื่อ pd และมี temperatures พร้อมใช้งาน
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจัดการข้อมูลด้วย pandas
คำแนะนำการฝึกหัด
- เพิ่มคอลัมน์
yearในtemperaturesโดยดึงค่าจากส่วนประกอบyearของคอลัมน์date - สร้าง pivot table ของคอลัมน์
avg_temp_cโดยใช้countryและcityเป็นแถว และyearเป็นคอลัมน์ กำหนดผลลัพธ์ให้กับtemp_by_country_city_vs_yearแล้ว ดูผลลัพธ์ที่ได้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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)