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음... 좀처럼 나아진다는 느낌이 잘 들질 않긴 하다.
이번 섹션은 전체를 몰랐다고 봐도 무방하다.
#run the cell!
pivot.head()
'''
origin europe japan usa
model_year
70 25.20 25.500000 15.272727
71 28.75 29.500000 18.100000
72 22.00 24.200000 16.277778
73 24.00 20.000000 15.034483
74 27.00 29.333333 18.333333
'''
# 틀린문제1. Pivot mean_mpg! Resulting wide-format DataFrame shall have three columns europe, japan and usa. model_year shall be the index!
# Save new DataFrame in the variable pivot!
# 모르겠다. columns를 3개로 만들어 주고 싶었는데, 그게 origin에서 다 머금고 있기에 문제가 없는 건가.
# 내 원본 코드
# mean_mpg.pivot(index = 'model_year', columns = ['europe', 'japan', 'usa'])
# 답안 코드
pivot = mean_mpg.pivot(index = 'model_year', columns = 'origin', values = 'mpg')
# 문제2. Melt the DataFrame pivot from wide format back to long format! Fill in the gaps!
# 내코드
# pivot.melt(id_vars= 'model_year', value_vars= 'origin', var_name = 'mpg', value_name = 'Count')
# 답안 코드
pivot.melt(id_vars = 'model_year', value_vars = ['europe', 'japan', 'usa'],
var_name = 'origin', value_name = 'mpg')
'''
model_year origin mpg
0 70 europe 25.200000
1 71 europe 28.750000
2 72 europe 22.000000
3 73 europe 24.000000
4 74 europe 27.000000
5 75 europe 24.500000
6 76 europe 24.250000
7 77 europe 29.250000
8 78 europe 24.950000
9 79 europe 30.450000
10 80 europe 37.288889
11 81 europe 31.575000
12 82 europe 40.000000
13 70 japan 25.500000
14 71 japan 29.500000
15 72 japan 24.200000
16 73 japan 20.000000
17 74 japan 29.333333
18 75 japan 27.500000
19 76 japan 28.000000
20 77 japan 27.416667
21 78 japan 29.687500
22 79 japan 32.950000
23 80 japan 35.400000
24 81 japan 32.958333
25 82 japan 34.888889
26 70 usa 15.272727
27 71 usa 18.100000
28 72 usa 16.277778
29 73 usa 15.034483
30 74 usa 18.333333
31 75 usa 17.550000
32 76 usa 19.431818
33 77 usa 20.722222
34 78 usa 21.772727
35 79 usa 23.478261
36 80 usa 25.914286
37 81 usa 27.530769
38 82 usa 29.450000
'''
# 문제3. Return the number of cars for each combination of model_year and origin with pd.crosstab() (e.g. 5 cars from europe in 1970)!
# How many cars from usa are built in 1972?
# 내코드
# pd.crosstab(mean_mpg.model_year, mean_mpg.origin, margins = True, normalize = True)
# 답안 코드
pd.crosstab(cars.model_year, cars.origin)
'''
origin europe japan usa
model_year
70 5 2 22
71 4 4 20
72 5 5 18
73 7 4 29
74 6 6 15
75 6 4 20
76 8 4 22
77 4 6 18
78 6 8 22
79 4 2 23
80 9 13 7
81 4 12 13
82 2 9 20
'''
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