Дослідження набору даних Jobs

У цій вправі ви дослідите новий датафрейм jobs, який містить рівень безробіття в різних галузях США у 2000–2010 роках. Як ви побачите, набір даних містить часові ряди для 16 галузей і 122 часові точки (по одній на місяць протягом 10 років). Зазвичай типовий робочий процес у Data Science включає очищення та дослідження даних, тож ми почнемо з читання даних і перевірки на пропущені значення.

Ця вправа є частиною курсу

Візуалізація часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Ми імпортували pandas як pd.

Зчитайте CSV-файл за адресою url_jobs у датафрейм під назвою jobs і перегляньте тип даних кожного стовпця.
Перетворіть стовпець datestamp у jobs на тип datetime.
Встановіть стовпець datestamp як індекс jobs.
Виведіть кількість пропущених значень у кожному стовпці jobs.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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().____())

Редагувати та запускати код