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  3. Pythonで学ぶ時系列データの可視化
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演習

Jobs データセットを探索する

この演習では、新しい DataFrame の jobs を探索します。これは、2000〜2010 年の間における米国の産業別失業率を含んでいます。ご覧のとおり、このデータセットには 16 産業の時系列と、122 の時点（10 年間の各月ごとに 1 つ）が含まれています。一般に、Data Science プロジェクトの典型的なワークフローにはデータのクリーニングと探索が含まれるため、まずはデータを読み込み、欠損値を確認するところから始めます。

指示

100 XP

pandas は pd としてインポート済みです。

  • url_jobs にある CSV ファイルを DataFrame として読み込み、jobs と名付け、各列のデータ型を確認します。
  • jobs の datestamp 列を datetime 型に変換します。
  • jobs のインデックスとして datestamp 列を設定します。
  • jobs の各列に含まれる欠損値の数を出力します。