Extragerea caracteristicilor pentru corelație
În acest exercițiu, vei lucra cu o versiune a setului de date salaries care conține o nouă coloană numită "date_of_response".
Setul de date a fost citit ca un DataFrame pandas, cu "date_of_response" ca tip de date datetime.
Sarcina ta este să extragi atribute datetime din această coloană și apoi să creezi un heat map pentru a vizualiza coeficienții de corelație dintre variabile.
Seaborn a fost importat pentru tine ca sns, pandas ca pd, iar matplotlib.pyplot ca plt.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza exploratorie a datelor în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Extrage luna din
"date_of_response"și stocheaz-o ca o coloană numită"month". - Creează coloana
"weekday", care să conțină ziua din săptămână în care participanții au completat sondajul. - Reprezintă grafic un heat map, incluzând scorurile coeficientului de corelație Pearson.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Get the month of the response
salaries["month"] = ____["____"].____.____
# Extract the weekday of the response
salaries["weekday"] = ____
# Create a heatmap
sns.____(____.____(numeric_only=True), annot=____)
plt.show()