Відповідь API і Pandas

У цій вправі ви завантажите дані з об'єкта відповіді API до датафрейму pandas. Ви надасте зручні для користувача назви стовпців і перетворите значення зі строкових у відповідні типи даних.

Після створення датафрейму запустіть зразок коду, щоб побудувати точкову діаграму та візуалізувати зв'язок між середнім розміром родини та медіанним віком у США.

requests і pandas (як pd) вже імпортовано. Об'єкт відповіді r завантажено.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз даних перепису США в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть список col_names із 4 нових назв стовпців: name, median_age, avg_family_size і state.
Використайте конструктор DataFrame, щоб створити датафрейм states. Параметр data має бути r.json(), але застосуйте зріз, щоб пропустити перший елемент, який містить старі назви стовпців.
Застосуйте метод astype до кожного стовпця, щоб призначити коректний тип даних.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код