Začněte nyníZačněte zdarma

Blokování experimentálních dat

Pracuješ s výrobní firmou, která chce provést experimenty zaměřené na produktivitu pracovníků. Jejich dataset obsahuje pouze 100 řádků, takže je důležité, aby byly experimentální skupiny vyvážené.

To je skvělá příležitost využít znalosti blokování a pomoci jim. Firma ti poskytla DataFrame productivity_subjects. Rozděl tento dataset do dvou stejně velkých skupin po 50 záznamech.

Knihovny numpy a pandas jsou naimportované jako np a pd.

Toto cvičení je součástí kurzu

Experimentální design v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Náhodně vyber 50 subjektů z DataFrame productivity_subjects do nového DataFrame block_1 bez opakování.
  • Nastav nový sloupec block na hodnotu 1 pro DataFrame block_1.
  • Přiřaď zbývající subjekty do DataFrame s názvem block_2 a nastav sloupec block na hodnotu 2 pro tento DataFrame.
  • Spoj oba bloky do jednoho DataFrame a vypiš počet výskytů každé hodnoty ve sloupci block, abys ověřil/a, že blokování proběhlo správně.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Randomly assign half
block_1 = productivity_subjects.____(____, random_state=42, ____)

# Set the block column
block_1['block'] = ____

# Create second assignment and label
block_2 = ____
block_2['block'] = ____

# Concatenate and print
productivity_combined = pd.____([block_1, block_2], axis=0)
print(productivity_combined['block'].value_counts())
Upravit a spustit kód