Estrazione di feature per la correlazione
In questo esercizio lavorerai con una versione dell'insieme di dati salaries che contiene una nuova colonna chiamata "date_of_response".
L'insieme di dati è stato caricato come DataFrame di pandas, con "date_of_response" di tipo datetime.
Il tuo compito è estrarre attributi datetime da questa colonna e poi creare una heat map per visualizzare i coefficienti di correlazione tra le variabili.
Seaborn è già stato importato come sns, pandas come pd e matplotlib.pyplot come plt.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi esplorativa dei dati in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Estrai il mese da
"date_of_response", salvandolo in una colonna chiamata"month". - Crea la colonna
"weekday", che contenga il giorno della settimana in cui i partecipanti hanno completato il sondaggio. - Traccia una heat map, includendo i valori del coefficiente di correlazione di Pearson.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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()