Трансформування та очищення датафреймів
Коли дані впорядковано та очищено в структурі Python, наприклад у списку списків, їх легко перетворити на датафрейм pandas. Ви потренуєтеся робити саме це з даними, які було підготовлено в попередній вправі.
Як зазвичай, pandas імпортовано як pd, а змінна normalized_testing_scores зберігає список тестових даних кожної школи, як показано нижче.
[
['01M539', '111 Columbia Street', 'Manhattan', 657.0, 601.0, 601.0],
...
]
Ця вправа є частиною курсу
ETL та ELT у Python
Інструкції до вправи
- Створіть датафрейм
pandasзі списку списків, збереженого у зміннійnormalized_testing_scores. - Задайте назви стовпців для датафрейму
normalized_data.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create a DataFrame from the normalized_testing_scores list
normalized_data = ____(normalized_testing_scores)
# Set the column names
normalized_data.____ = ["school_id", "street_address", "city", "avg_score_math", "avg_score_reading", "avg_score_writing"]
normalized_data = normalized_data.set_index("school_id")
print(normalized_data.head())