Ответ API и Pandas

В этом упражнении вы загрузите данные из объекта ответа API в DataFrame pandas. Вы зададите понятные названия столбцов и преобразуете значения из строк в подходящие типы данных.

После создания DataFrame запустите предоставленный код, чтобы построить диаграмму рассеяния и визуализировать зависимость между средним размером семьи и средним возрастом по Соединённым Штатам.

Библиотеки requests и pandas (как pd) уже импортированы. Объект ответа r загружен.

Это упражнение является частью курса

Анализ данных переписи населения США в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте список col_names из 4 новых названий столбцов: name, median_age, avg_family_size и state.
Используйте конструктор DataFrame для создания states. В параметр данных передайте r.json(), но применяйте срез, чтобы пропустить первый элемент, содержащий старые названия столбцов.
Используйте метод astype для каждого столбца, чтобы задать правильный тип данных.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код