unemployment DataFrame 中有一個欄位被變更,現在資料型別不正確!這會影響你有效地進行探索與分析。因此,你的任務是找出哪一個欄位的資料型別有誤,並將它修正。
unemployment
已將 pandas 以 pd 匯入;unemployment 也已可使用。
pandas
pd
本練習屬於課程
將理論付諸實踐,立即體驗我們的互動練習
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。
當前練習
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!
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!