.melt() का उपयोग करके सरकारी डेटा को रीशेप करना
US Bureau of Labor Statistics (BLS) अक्सर डेटा सीरीज़ को पढ़ने में आसान फॉर्मेट में देता है — प्रत्येक महीने के लिए अलग कॉलम होता है, और हर साल एक अलग रो होता है। दुर्भाग्य से, यह वाइड फॉर्मेट समय के साथ इस जानकारी का प्लॉट बनाना मुश्किल कर देता है। इस अभ्यास में, आप BLS के US unemployment rate डेटा की एक टेबल को .melt() का उपयोग करके ऐसे रूप में बदलेंगे जिसे आप प्लॉट कर सकें। आपको टेबल में एक date कॉलम जोड़ना होगा और डेटा को सही तरह से प्लॉट करने के लिए उसी के अनुसार sort करना होगा।
Unemployment rate डेटा आपके लिए ur_wide नाम की टेबल में लोड किया गया है। अभ्यास शुरू करने से पहले आप इस टेबल को देखने/एक्सप्लोर करने के लिए प्रोत्साहित हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ Data Joining
अभ्यास निर्देश
.melt()का उपयोग करकेur_wideकी सभी कॉलम्स को,yearको छोड़कर, अनपिवट करें और सुनिश्चित करें कि महीनों और वैल्यूज़ वाली कॉलम्स के नाम क्रमशःmonthऔरunempl_rateहों। परिणाम कोur_tallके रूप में सेव करें।ur_tallमेंdateनाम का कॉलम जोड़ें, जोyearऔरmonthकॉलम्स को year-month फॉर्मेट में एक बड़े स्ट्रिंग के रूप में जोड़कर date डेटा टाइप में कन्वर्ट करे।ur_tallको date के आधार पर sort करें औरur_sortedके रूप में सेव करें।ur_sortedका उपयोग करके, y-axis परunempl_rateऔर x-axis परdateको प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# unpivot everything besides the year column
ur_tall = ____
# Create a date column using the month and year columns of ur_tall
ur_tall['date'] = pd.to_datetime(ur_tall['____'] + '-' + ____)
# Sort ur_tall by date in ascending order
ur_sorted = ____
# Plot the unempl_rate by date
ur_sorted.plot(____)
plt.show()