1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Łączenie danych z pandas
Connected

Exercise

Przekształcanie danych rządowych za pomocą .melt()

US Bureau of Labor Statistics (BLS) często udostępnia dane w formacie wygodnym do czytania – każdy miesiąc ma osobną kolumnę, a każdy rok to oddzielny wiersz. Niestety ten szeroki format utrudnia wizualizację danych w czasie. W tym ćwiczeniu przekształcisz tabelę z danymi o stopie bezrobocia w USA (pochodzącymi z BLS) do postaci, którą można wykreślić za pomocą metody .melt(). Będziesz musiał dodać do tabeli kolumnę z datą i posortować według niej dane, aby wykres był poprawny.

Dane o stopie bezrobocia zostały wczytane do tabeli o nazwie ur_wide. Zanim przejdziesz do ćwiczenia, możesz ją swobodnie zbadać.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj .melt(), aby rozwinąć wszystkie kolumny ur_wide z wyjątkiem year. Zadbaj o to, żeby kolumny z miesiącami i wartościami nosiły nazwy odpowiednio month i unempl_rate. Wynik zapisz jako ur_tall.
  • Dodaj do ur_tall kolumnę date, która łączy kolumny year i month w format rok-miesiąc jako jeden ciąg znaków, a następnie konwertuje go na typ daty.
  • Posortuj ur_tall według daty i zapisz wynik jako ur_sorted.
  • Korzystając z ur_sorted, narysuj wykres z unempl_rate na osi Y i date na osi X.