„Ordentliche“ und „unordentliche“ Daten
In dieser Übung analysierst du einen Beispieldatensatz mit den Antworten von Kindern in einer Umfrage zu ihren Lieblingstieren. Aber kannst du diesen Datensatz in seiner vorliegenden Form wirklich mit Seaborn nutzen? Um das herauszufinden, importierst du mit pandas die CSV-Datei mit den Umfragedaten und prüfst, ob sie in einem „ordentlichen“ Format vorliegen, was ja eine Voraussetzung für die Nutzung mit Seaborn ist.
Damit du direkt loslegen kannst, wurde der Dateipfad zur CSV-Datei bereits der Variable csv_filepath zugewiesen.
Hinweis: Da csv_filepath eine Python-Variable ist, musst du ihren Namen beim Einlesen der CSV-Datei nicht in Anführungszeichen setzen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import pandas
import pandas as pd
# Create a DataFrame from csv file
____ = pd.____(csv_filepath)
# Print the head of df
print(df.____)