สำรวจชุดข้อมูล Jobs
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้สำรวจ DataFrame ชื่อ jobs ซึ่งบันทึกอัตราการว่างงานของอุตสาหกรรมต่าง ๆ ในสหรัฐอเมริการะหว่างปี 2000-2010 ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยข้อมูลอนุกรมเวลาของ 16 อุตสาหกรรม รวม 122 จุดเวลา (เดือนละหนึ่งจุดตลอด 10 ปี) โดยทั่วไปในโปรเจกต์ Data Science มักเริ่มต้นด้วยการทำความสะอาดและสำรวจข้อมูล ดังนั้นเราจะเริ่มจากการอ่านข้อมูลเข้ามาและตรวจสอบค่าที่ขาดหายไป
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การแสดงภาพข้อมูล Time Series ด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
นำเข้า pandas ในชื่อ pd ไว้แล้ว
- อ่านไฟล์ CSV ที่อยู่ใน
url_jobsเข้ามาเป็น DataFrame ชื่อjobsแล้วตรวจสอบประเภทข้อมูลของแต่ละคอลัมน์ - แปลงคอลัมน์
datestampในjobsให้เป็นประเภทdatetime - ตั้งคอลัมน์
datestampเป็น index ของjobs - แสดงจำนวนค่าที่ขาดหายไปในแต่ละคอลัมน์ของ
jobs
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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().____())