เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

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

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

นำเข้า pandas ในชื่อ pd ไว้แล้ว

  • อ่านไฟล์ CSV ที่อยู่ใน url_jobs เข้ามาเป็น DataFrame ชื่อ jobs แล้วตรวจสอบประเภทข้อมูลของแต่ละคอลัมน์
  • แปลงคอลัมน์ datestamp ใน jobs ให้เป็นประเภท datetime
  • ตั้งคอลัมน์ datestamp เป็น index ของ jobs
  • 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().____())
แก้ไขและรันโค้ด