1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Joining Data with pandas
Connected

Exercise

Použití .melt() k přetvoření vládních dat

Úřad pro pracovní statistiku USA (BLS) často poskytuje datové řady ve snadno čitelném formátu – každý měsíc má samostatný sloupec a každý rok tvoří jeden řádek. Tento široký formát ale ztěžuje zobrazení dat v čase. V tomto cvičení převedeš tabulku s daty o míře nezaměstnanosti v USA z BLS do podoby vhodné pro vykreslení grafu pomocí .melt(). Budeš muset přidat sloupec s datem a seřadit tabulku, aby se data zobrazila správně.

Data o míře nezaměstnanosti jsou načtena v tabulce ur_wide. Před začátkem cvičení si ji klidně prozkoumej.

Instructions

100 XP
  • Pomocí .melt() unpivotuj všechny sloupce ur_wide kromě year a zajisti, aby sloupce s měsíci a hodnotami byly pojmenovány month a unempl_rate. Výsledek ulož jako ur_tall.
  • Přidej do ur_tall sloupec date, který spojí sloupce year a month do řetězce ve formátu rok-měsíc a převede ho na datový typ datum.
  • Seřaď ur_tall podle data a ulož jako ur_sorted.
  • Pomocí ur_sorted vykresli graf s unempl_rate na ose y a date na ose x.