Phản hồi API và Pandas
Trong bài tập này, bạn sẽ nạp dữ liệu từ một đối tượng phản hồi API vào một DataFrame của pandas. Bạn sẽ gán các tên cột thân thiện với người dùng và chuyển các giá trị từ chuỗi sang các kiểu dữ liệu phù hợp.
Sau khi tạo DataFrame, hãy chạy mã mẫu để tạo biểu đồ phân tán (scatterplot) nhằm trực quan hóa mối quan hệ giữa quy mô gia đình trung bình và tuổi trung vị tại Hoa Kỳ.
requests và pandas (dưới bí danh pd) đã được nhập. Một đối tượng phản hồi r đã được tải.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một danh sách
col_namesgồm 4 tên cột mới:name,median_age,avg_family_size, vàstate - Dùng hàm dựng DataFrame để tạo DataFrame
states. Tham số data nên đặt làr.json(), nhưng hãy dùng cắt lát để bỏ qua phần tử đầu tiên, phần này chứa các tên cột cũ - Dùng phương thức
astypetrên từng cột để gán đúng kiểu dữ liệu.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()