Začněte nyníZačněte zdarma

Definice agregační funkce

Prodejce byl překvapen vysokým podílem položek kategorie "sign" ve svém inventáři a rozhodl se provést podrobnější agregaci pro různé kategorie, aby data lépe prozkoumal. Tobě to připadá jako jednoduchý úkol – prodejce totiž dosud nedokázal provést ani základní popisnou analýzu svých transakcí a položek.

Prodejce tě žádá, abys provedl/a agregaci pro kategorie candles, bags a boxes. Pro zjednodušení se rozhodneš napsat funkci. Ta přijme řetězec obsahující název kategorie položky a vrátí DataFrame, který indikuje, zda každá transakce zahrnuje položky z dané kategorie. Knihovna pandas je už naimportovaná jako pd a data jsou k dispozici v one-hot enkódovaném formátu jako onehot.

Toto cvičení je součástí kurzu

Market Basket Analysis v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Dokonči list comprehension, který extrahuje podmnožinu názvů sloupců.
  • Vyber sloupce pro položku, kterou chceš agregovat.
  • Proveď agregaci pomocí funkce aggregate() pro bags, boxes a candles s použitím řetězců bag, box a candle.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

def aggregate(item):
	# Select the column headers for sign items in onehot
	item_headers = [i for i in ____.columns if i.lower().find(item)>=0]

	# Select columns of sign items
	item_columns = onehot[____]

	# Return category of aggregated items
	return item_columns.sum(axis = 1) >= 1.0

# Aggregate items for the bags, boxes, and candles categories  
bags = aggregate('bag')
boxes = aggregate('____')
candles = ____
Upravit a spustit kód