Extraction de caractéristiques pour la corrélation
Dans cet exercice, vous travaillerez avec une version de l'ensemble de données salaries contenant une nouvelle colonne appelée "date_of_response".
L'ensemble de données a été lu sous la forme d'un DataFrame pandas, avec "date_of_response" comme type de données datetime.
Votre tâche consiste à extraire les attributs de date de cette colonne, puis à créer une carte thermique pour visualiser les coefficients de corrélation entre les variables.
Seaborn a été importé pour vous en tant que sns, pandas en tant que pd, et matplotlib.pyplot en tant que plt.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse de données exploratoires en Python
Instructions
- Extrayez le mois de
"date_of_response", en le stockant dans une colonne appelée"month". - Créez la colonne
"weekday", qui contient le jour de la semaine où les participants ont répondu à l'enquête. - Tracez une carte thermique, y compris les scores du coefficient de corrélation de Pearson.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()