Tidy data
Verini yeniden şekillendirmenin birkaç kullanım alanı vardır. Önemli bir kullanım da veri analitiğine uygun formattan raporlamaya uygun formata geçmektir. Bu kavram, Hadley Wickham'ın Tidy data makalesinde daha ayrıntılı ele alınır.
Tidy formatındaki veriler, önceki egzersizde gördüğün gibi groupby işlemleri yapmana da olanak tanır.
Bu egzersizde verini bir formattan diğerine dönüştürmek için pandas'tan melt() ve .pivot_table() kullanacaksın. Unutma: Verinde .pivot_table() çağırdığında, orijinal DataFrame'ini geri almak için .reset_index() yöntemini de çağırman gerekir.
airquality DataFrame'ini yeniden şekillendirmeye başlamadan önce, kabukta incele. pandas'ı pd olarak içe aktardık.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R Kullanıcıları için Python
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Melt the airquality DataFrame
airquality_melted = ____(____, id_vars=['Day', 'Month'])
print(airquality_melted)