BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Kötü hava koşullarını sayma

weather DataFrame'i, her biri bir kötü hava koşulunu temsil eden ve 'WT' ile başlayan 20 sütun içeriyor. Örneğin:

  • WT05 "Dolu"yu belirtir
  • WT11 "Şiddetli veya zarar verici rüzgarlar"ı belirtir
  • WT17 "Dondurucu yağmur"u belirtir

Veri kümesindeki her satır için, her WT sütunu ya 1 içerir (o gün bu koşulun görüldüğü anlamına gelir) ya da NaN içerir (koşulun görülmediği anlamına gelir).

Bu egzersizde, her satırdaki 1 değerlerinin sayısını bularak havanın her gün "ne kadar kötü" olduğunu nicelleştireceksin.

Bu egzersiz

pandas ile Polis Faaliyetlerini Analiz Etme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • weather içinden WT01 ile WT22 arasındaki sütunları kopyalayarak WT adlı yeni bir DataFrame oluştur.
  • WT içindeki her satırın toplamını hesapla ve sonuçları weather içinde bad_conditions adlı yeni bir sütunda sakla.
  • bad_conditions içindeki eksik değerleri 0 ile değiştir. (Bu senin için yapıldı.)
  • bad_conditions için bir histogram oluştur ve grafiği göster.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Copy 'WT01' through 'WT22' to a new DataFrame
WT = weather.____[____]

# Calculate the sum of each row in 'WT'
weather['bad_conditions'] = WT.____(____)

# Replace missing values in 'bad_conditions' with '0'
weather['bad_conditions'] = weather.bad_conditions.fillna(0).astype('int')

# Create a histogram to visualize 'bad_conditions'


# Display the plot
Kodu Düzenle ve Çalıştır