Lavora con più fogli di calcolo
I file di lavoro pensati soprattutto per chi legge, non per le macchine, possono archiviare dati su un unico argomento distribuiti su più fogli. Per esempio, un file può avere un foglio di transazioni diverso per ogni area geografica o per ogni anno in cui un'azienda ha operato.
Il file FreeCodeCamp New Developer Survey è strutturato in modo simile, con campioni di risposte di anni diversi in fogli diversi. Il tuo compito qui è unirli in un unico dataframe per l'analisi.
pandas è stato importato come pd. Tutti i fogli sono stati letti nel dizionario ordinato responses, dove i nomi dei fogli sono le chiavi e i dataframe sono i valori, quindi puoi ottenere i dataframe con il metodo values().
Questo esercizio fa parte del corso
Acquisizione dati semplificata con pandas
Istruzioni dell'esercizio
- Crea un dataframe vuoto,
all_responses. - Imposta un ciclo
forper iterare sui valori nel dizionarioresponses. - Concatena ogni dataframe a
all_responsese riassegna il risultato alla stessa variabile.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create an empty dataframe
all_responses = ____
# Set up for loop to iterate through values in responses
for df in ____:
# Print the number of rows being added
print("Adding {} rows".format(df.shape[0]))
# Concatenate all_responses and df, assign result
all_responses = pd.concat(____)
# Graph employment statuses in sample
counts = all_responses.groupby("EmploymentStatus").EmploymentStatus.count()
counts.plot.barh()
plt.show()