ПочатиПочніть безкоштовно

Перегляд ходів

Вау! Ви вже ознайомилися з зведеними таблицями (pivot tables). У вашому останньому аналізі ви зіткнулися з датафреймом, де пари індекс/стовпець не були унікальними. Щоб виконати розширення (pivot) датафрейму, ви спершу видалили останній рядок, а потім змінили його форму.

У цій вправі ви зміните код із використанням зведених таблиць і порівняєте його зі своєю стратегією застосування методу pivot.

Набір даних fifa_players доступний для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Переформатування даних у pandas

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Відкиньте п'ятий рядок датафрейму fifa_players.
  • Використайте .pivot() для fifa_players, щоб отримати всі оцінки з індексом за name і з movement як ідентифікаторами в стовпцях.
  • Використайте зведену таблицю, щоб показати середнє всіх оцінок за name і movement, встановивши name як індекс.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Discard the fifth row to delete all repeated rows
fifa_drop = fifa_players.____(____)

# Use pivot method to get all scores by name and movement
fifa_pivot = fifa_drop.____(____) 

# Print fifa_pivot
print(fifa_pivot)  

# Use pivot table to get all scores by name and movement
fifa_pivot_table = fifa_players.____(index=____, 
                                     columns=____, 
                                     aggfunc=____)
# Print fifa_pivot_table
print(fifa_pivot_table)
Редагувати та запускати код