Extraer características para la correlación
En este ejercicio, trabajarás con una versión del conjunto de datos salaries que contiene una nueva columna llamada "date_of_response".
El conjunto de datos se ha leído como un DataFrame de pandas, con "date_of_response" como tipo de datos datetime.
Tu tarea consiste en extraer los atributos fecha-hora de esta columna y, a continuación, crear un mapa de calor para visualizar los coeficientes de correlación entre las variables.
Seaborn se ha importado para ti como sns, pandas como pd, y matplotlib.pyplot como plt.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis exploratorio de datos en Python
Instrucciones de ejercicio
- Extrae el mes de
"date_of_response", almacenándolo como una columna llamada"month". - Crea la columna
"weekday", que contiene el día de la semana en que los participantes completaron la encuesta. - Traza un mapa de calor, incluyendo las puntuaciones del coeficiente de correlación de Pearson.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Get the month of the response
salaries["month"] = ____["____"].____.____
# Extract the weekday of the response
salaries["weekday"] = ____
# Create a heatmap
sns.____(____.____(), annot=____)
plt.show()