Охайні дані (Tidy data)
Переформатування даних має багато застосувань. Одне з важливих — перехід із формату, зручного для аналітики даних, до формату, зручного для звітності. Цю ідею докладніше описано в статті Hadley Wickham «Tidy data».
Дані в охайному форматі також дають змогу виконувати операції groupby, як ви бачили в попередній вправі.
У цій вправі ви скористаєтеся melt() і .pivot_table() з pandas, щоб змінити форму даних з одного вигляду на інший. Пам'ятайте: коли ви викликаєте .pivot_table() для своїх даних, також потрібно викликати метод .reset_index(), щоб повернути початковий датафрейм.
Перш ніж почати змінювати форму датафрейму airquality, перегляньте його в оболонці. Ми імпортували pandas як pd.
Ця вправа є частиною курсу
Python для користувачів R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Melt the airquality DataFrame
airquality_melted = ____(____, id_vars=['Day', 'Month'])
print(airquality_melted)