Odpověď z API a pandas

V tomto cvičení načteš data z objektu odpovědi API do DataFrame v pandas. Přiřadíš sloupcům přívětivé názvy a převedeš hodnoty z řetězců na odpovídající datové typy.

Po vytvoření DataFrame spusť ukázkový kód, který vykreslí bodový graf znázorňující vztah mezi průměrnou velikostí rodiny a mediánem věku ve Spojených státech.

requests a pandas (jako pd) jsou již naimportovány. Objekt odpovědi r je načten.

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza dat amerického sčítání lidu v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vytvoř seznam col_names se 4 novými názvy sloupců: name, median_age, avg_family_size a state
Pomocí konstruktoru DataFrame vytvoř DataFrame states. Parametr data nastav na r.json(), ale použij slicing, abys přeskočil/a první položku, která obsahuje původní názvy sloupců
Pomocí metody astype přiřaď každému sloupci správný datový typ.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import seaborn
import seaborn as sns
sns.set()

# Construct the DataFrame
col_names = ____
states = pd.DataFrame(columns = col_names, data = ____)

# Convert each column with numeric data to an appropriate type
states["median_age"] = states["median_age"].____
states["avg_family_size"] = ____

# Scatterplot with regression line
sns.lmplot(x = "avg_family_size", y = "median_age", data = states)
plt.show()

Upravit a spustit kód