Prozkoumej dataset Jobs

V tomto cvičení prozkoumáš nový DataFrame jobs, který obsahuje míru nezaměstnanosti v různých odvětvích USA v letech 2000–2010. Uvidíš, že dataset zahrnuje časové řady pro 16 odvětví a 122 časových bodů (jeden za měsíc po dobu 10 let). Typický pracovní postup v projektu datové vědy začíná čištěním a průzkumem dat – proto začneme načtením dat a kontrolou chybějících hodnot.

Toto cvičení je součástí kurzu

Vizualizace dat časových řad v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Knihovna pandas je už naimportovaná jako pd.

Načti CSV soubor z adresy url_jobs do DataFrame s názvem jobs a prohlédni si datový typ každého sloupce.
Převeď sloupec datestamp v jobs na typ datetime.
Nastav sloupec datestamp jako index jobs.
Vypiš počet chybějících hodnot v každém sloupci jobs.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Read in jobs file
jobs = ____

# Print first five lines of your DataFrame
print(jobs.head(5))

# Check the type of each column in your DataFrame
print(jobs.dtypes)

# Convert datestamp column to a datetime object
jobs[____] = ____(jobs[____])

# Set the datestamp columns as the index of your DataFrame
jobs = ____('datestamp')

# Check the number of missing values in each column
print(jobs.isnull().____())

Upravit a spustit kód