依城市與年份樞紐化溫度
觀察各城市的氣溫如何隨時間變化很有意思。不過如果看每個月份，表格會非常大，也比較難解讀。改成以年份來看，會更好掌握整體趨勢。
你可以用 dataframe["column"].dt.component 的寫法來存取日期的各個組件（年、月、日）。例如，月份是 dataframe["column"].dt.month，年份是 dataframe["column"].dt.year。
取得年份欄位之後，你就能建立以城市與年份彙總的樞紐分析表。接下來的練習會帶你進一步探索這些結果。
已載入 pandas 為 pd。temperatures 可供使用。
本練習屬於課程
使用 pandas 進行資料操作
練習說明
- 在
temperatures中新增year欄位，來源為date欄位的年份組件。 - 以
avg_temp_c欄位建立樞紐分析表，將country與city作為列，year作為欄。指定給temp_by_country_city_vs_year，並「查看結果」。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Add a year column to temperatures
____
# Pivot avg_temp_c by country and city vs year
temp_by_country_city_vs_year = ____
# See the result
print(temp_by_country_city_vs_year)