Jobs 데이터셋 탐색하기

이번 연습 문제에서는 새로운 jobs DataFrame을 살펴봅니다. 이 데이터에는 2000년부터 2010년까지 미국의 여러 산업에 대한 실업률이 담겨 있어요. 보시다시피, 이 데이터셋은 16개 산업의 시계열과 122개의 시점(10년 동안 매달 1개)으로 구성되어 있습니다. 일반적으로 데이터 사이언스 프로젝트의 전형적인 워크플로에는 데이터 정제와 탐색이 포함되므로, 데이터를 불러오고 결측치를 확인하는 것부터 시작하겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시계열 데이터 시각화

강의 보기

연습 안내

pandas는 pd로 임포트되어 있어요.

url_jobs에 있는 csv 파일을 읽어 jobs라는 DataFrame으로 만들고, 각 열의 데이터 유형을 확인하세요.
jobs의 datestamp 열을 datetime 형식으로 변환하세요.
datestamp 열을 jobs의 인덱스로 설정하세요.
jobs의 각 열에 있는 결측치 개수를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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().____())

코드 편집 및 실행