Extraction de caractéristiques pour la corrélation
Dans cet exercice, vous allez travailler avec une version du jeu de données salaries qui contient une nouvelle colonne appelée "date_of_response".
Le jeu de données a été lu dans un DataFrame pandas, avec "date_of_response" de type datetime.
Votre tâche consiste à extraire des attributs datetime à partir de cette colonne, puis à créer une carte thermique pour visualiser les coefficients de corrélation entre les variables.
Seaborn a été importé pour vous sous le nom sns, pandas sous pd, et matplotlib.pyplot sous plt.
Cette activité fait partie du cours
Analyse exploratoire de données en Python
Instructions de l’exercice
- Extraire le mois à partir de
"date_of_response"et l'enregistrer dans une colonne appelée"month". - Créer la colonne
"weekday", qui contient le jour de la semaine où les participantes et participants ont répondu au sondage. - Tracer une carte thermique (heat map) incluant les coefficients de corrélation de Pearson.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Get the month of the response
salaries["month"] = ____["____"].____.____
# Extract the weekday of the response
salaries["weekday"] = ____
# Create a heatmap
sns.____(____.____(numeric_only=True), annot=____)
plt.show()