Explorează setul de date Jobs

În acest exercițiu, vei explora noul DataFrame jobs, care conține rata șomajului pentru diferite industrii din SUA în perioada 2000–2010. După cum vei observa, setul de date include serii de timp pentru 16 industrii și 122 de puncte temporale (câte unul pe lună, timp de 10 ani). În general, un proiect tipic de Data Science implică curățarea și explorarea datelor, așa că vom începe prin a încărca datele și a verifica valorile lipsă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Am importat pandas cu aliasul pd.

Citește fișierul CSV de la adresa url_jobs într-un DataFrame numit jobs și verifică tipul de date al fiecărei coloane.
Convertește coloana datestamp din jobs la tipul datetime.
Setează coloana datestamp ca index al lui jobs.
Afișează numărul de valori lipsă din fiecare coloană a lui jobs.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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().____())

Editează și rulează codul