Folosirea metodei .melt() pentru a remodela date guvernamentale

Biroul de Statistică a Muncii din SUA (BLS) furnizează adesea serii de date într-un format ușor de citit – o coloană separată pentru fiecare lună, fiecare an reprezentând un rând distinct. Din păcate, acest format lat face dificilă vizualizarea datelor în timp. În acest exercițiu, vei remodela un tabel cu date privind rata șomajului din SUA, publicat de BLS, într-o formă care poate fi reprezentată grafic folosind .melt(). Va trebui să adaugi o coloană de dată calendaristică în tabel și să sortezi datele după aceasta pentru a obține un grafic corect.

Datele privind rata șomajului au fost deja încărcate într-un tabel numit ur_wide. Te încurajăm să explorezi acest tabel înainte de a începe exercițiul.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbinarea datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește .melt() pentru a depivota toate coloanele din ur_wide, cu excepția coloanei year, și asigură-te că noile coloane cu lunile și valorile se numesc month, respectiv unempl_rate. Salvează rezultatul ca ur_tall.
Adaugă o coloană în ur_tall numită date, care combină coloanele year și month în formatul an-lună sub forma unui șir de caractere, apoi convertește rezultatul la tipul de date dată calendaristică.
Sortează ur_tall după dată și salvează rezultatul ca ur_sorted.
Folosind ur_sorted, trasează un grafic cu unempl_rate pe axa y și date pe axa x.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# unpivot everything besides the year column
ur_tall = ____


# Create a date column using the month and year columns of ur_tall
ur_tall['date'] = pd.to_datetime(ur_tall['____'] + '-' + ____)

# Sort ur_tall by date in ascending order
ur_sorted = ____

# Plot the unempl_rate by date
ur_sorted.plot(____)
plt.show()

Editează și rulează codul