Explorer le jeu de données Jobs

Dans cet exercice, vous allez explorer le nouveau DataFrame jobs, qui contient le taux de chômage de différentes industries aux États-Unis entre 2000 et 2010. Comme vous le verrez, l'ensemble de données contient des séries chronologiques pour 16 industries et 122 points temporels (un par mois pendant 10 ans). En général, le déroulement typique d'un projet en science des données comprend le nettoyage et l'exploration des données; nous commencerons donc par lire les données et vérifier la présence de valeurs manquantes.

Cette activité fait partie du cours

Visualiser des séries chronologiques en Python

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Instructions de l’exercice

Nous avons importé pandas sous le nom pd.

Lisez le fichier CSV situé à url_jobs dans un DataFrame nommé jobs et examinez le type de données de chaque colonne.
Convertissez la colonne datestamp de jobs au type datetime.
Définissez la colonne datestamp comme index de jobs.
Affichez le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne de jobs.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Read in jobs file
jobs = ____

# Print first five lines of your DataFrame
print(jobs.head(5))

# Check the type of each column in your DataFrame
print(jobs.dtypes)

# Convert datestamp column to a datetime object
jobs[____] = ____(jobs[____])

# Set the datestamp columns as the index of your DataFrame
jobs = ____('datestamp')

# Check the number of missing values in each column
print(jobs.isnull().____())

Modifier et exécuter le code