Jobs डेटासेट का अन्वेषण करें
इस अभ्यास में, आप नए jobs DataFrame का अन्वेषण करेंगे, जिसमें 2000-2010 के दौरान USA की विभिन्न इंडस्ट्रीज़ की बेरोज़गारी दर शामिल है. जैसा कि आप देखेंगे, इस डेटासेट में 16 इंडस्ट्रीज़ की टाइम सीरीज़ और 122 टाइमपॉइंट्स हैं (10 साल के लिए प्रति माह एक). आम तौर पर, किसी Data Science प्रोजेक्ट का सामान्य वर्कफ़्लो डेटा क्लीनिंग और एक्सप्लोरेशन से शुरू होता है, इसलिए हम डेटा को पढ़ने और missing values जाँचने से शुरुआत करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन
अभ्यास निर्देश
हमने pandas को pd नाम से इम्पोर्ट कर लिया है.
url_jobsपर स्थित csv फ़ाइल को पढ़करjobsनाम का एक DataFrame बनाएँ और प्रत्येक कॉलम के डेटा टाइप की जाँच करें.jobsमेंdatestampकॉलम कोdatetimeटाइप में कन्वर्ट करें.jobsके इंडेक्स के रूप मेंdatestampकॉलम सेट करें.jobsकी प्रत्येक कॉलम में missing values की संख्या प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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().____())