你想要分析航班的飛行時間，但可惜的是，planes DataFrame 中的 "Duration" 欄目前是字串值。
planes
"Duration"
你需要先清理這個欄位，並將它轉成正確的資料型別再進行分析。seaborn 已匯入為 sns。
seaborn
sns
本練習屬於課程
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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面對一個新資料集，該如何切入？學習如何驗證與摘要類別與數值資料，並使用 Seaborn 製作視覺化，清楚傳達你的發現。
探索與分析資料時，常會遇到遺漏值、錯誤的資料型別，以及離群值。這一章會帶你學習處理這些問題的技巧，並讓你的 EDA 流程更順暢！
當前練習
資料集中的變數並非各自獨立；它們彼此關聯。在本章中，你將檢視數值、類別，甚至 DateTime 資料之間的關係，探索關係的方向與強度，以及適合的視覺化方式。
探索性資料分析是資料科學工作流程中的關鍵一步，但這還不是終點！現在你將學習完成探索後，如何以合適的技巧與考量，順利推進你的專案！