Răspunsul API și Pandas

În acest exercițiu vei încărca date dintr-un obiect de răspuns API într-un DataFrame pandas. Vei atribui nume de coloane ușor de înțeles și vei converti valorile din șiruri de caractere la tipurile de date corespunzătoare.

După ce creezi DataFrame-ul, rulează codul exemplu pentru a genera un scatterplot care vizualizează relația dintre dimensiunea medie a familiei și vârsta mediană în Statele Unite.

requests și pandas (ca pd) au fost deja importate. Un obiect de răspuns r este încărcat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Construiește o listă col_names cu 4 nume de coloane noi: name, median_age, avg_family_size și state
Folosește constructorul DataFrame pentru a crea DataFrame-ul states. Parametrul de date trebuie setat la r.json(), dar folosește felierea pentru a omite primul element, care conține numele vechi ale coloanelor
Folosește metoda astype pe fiecare coloană pentru a atribui tipul de date corect.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import seaborn
import seaborn as sns
sns.set()

# Construct the DataFrame
col_names = ____
states = pd.DataFrame(columns = col_names, data = ____)

# Convert each column with numeric data to an appropriate type
states["median_age"] = states["median_age"].____
states["avg_family_size"] = ____

# Scatterplot with regression line
sns.lmplot(x = "avg_family_size", y = "median_age", data = states)
plt.show()

Editează și rulează codul