Извлечение признаков для анализа корреляции
В этом упражнении вы будете работать с версией набора данных salaries, которая содержит новый столбец "date_of_response".
Набор данных загружен как DataFrame библиотеки pandas, а столбец "date_of_response" имеет тип данных datetime.
Ваша задача — извлечь атрибуты даты и времени из этого столбца, а затем построить тепловую карту для визуализации коэффициентов корреляции между переменными.
Библиотека Seaborn уже импортирована как sns, pandas — как pd, а matplotlib.pyplot — как plt.
Это упражнение является частью курса
Разведочный анализ данных на Python
Инструкции к упражнению
- Извлеките месяц из столбца
"date_of_response"и сохраните его в новый столбец"month". - Создайте столбец
"weekday", содержащий день недели, в который участники заполнили анкету. - Постройте тепловую карту, отобразив на ней значения коэффициента корреляции Пирсона.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()