Extraktion von Merkmalen für die Korrelation
In dieser Übung arbeitest du mit einer Version des salaries-Datensatzes, der eine neue Spalte namens "date_of_response" enthält.
Der Datensatz wurde als pandas-DataFrame eingelesen; "date_of_response" ist vom Datentyp datetime.
Deine Aufgabe ist es, datetime-Attribute aus dieser Spalte zu extrahieren und dann eine Heatmap zu erstellen, um die Korrelationskoeffizienten zwischen den Variablen zu visualisieren.
Seaborn wurde für dich als sns, pandas als pd und matplotlib.pyplot als plt importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Explorative Datenanalyse in Python
Anleitung zur Übung
- Extrahiere den Monat aus
"date_of_response"und speichere ihn in einer Spalte namens"month". - Erstelle die Spalte
"weekday", die den Wochentag enthält, an dem die Teilnehmenden die Umfrage abgeschlossen haben. - Zeichne eine Heatmap mit den Werten des Pearson-Korrelationskoeffizienten.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Get the month of the response
salaries["month"] = ____["____"].____.____
# Extract the weekday of the response
salaries["weekday"] = ____
# Create a heatmap
sns.____(____.____(), annot=____)
plt.show()