Lire un fichier CSV
Avant d'analyser des données, vous devez les charger dans un DataFrame pandas. Dans cet exercice, vous examinerez des données liées aux subventions américaines pour l'amélioration des écoles (US School Improvement Grants) en 2010. Ce programme a accordé près de 4 G$ aux écoles pour les aider à rénover leurs installations ou à améliorer leurs programmes.
La première étape, dans la plupart des analyses de données, consiste à importer pandas et seaborn, puis à lire un fichier de données pour poursuivre l'analyse.
Ce cours présente beaucoup de nouveaux concepts. Si vous avez besoin d'un rappel rapide, téléchargez l'« Seaborn Cheat Sheet » (feuille de référence) et gardez-la à portée de main : https://images.datacamp.com/image/upload/v1676302629/Marketing/Blog/SeabornCheatSheet.pdf
Cette activité fait partie du cours
Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn
Instructions de l’exercice
- Importez
pandasetseabornen utilisant les conventions de nommage standard. - Le chemin du fichier CSV est stocké dans la variable
grant_file. - Utilisez
pandaspour lire le fichier. - Enregistrez le DataFrame obtenu dans la variable
df.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# import all modules
import pandas as ____
import seaborn as ____
import matplotlib.pyplot as plt
# Read in the DataFrame
df = pd.____(grant_file)