Začněte nyníZačněte zdarma

Analýza sloupců datetime

Feature engineering je důležitým krokem v každém workflow strojového učení – umožňuje zpracovat příznaky z různých datových typů. Zvláště časté jsou v datasetech sloupce s hodnotami datetime. V tomto cvičení prozkoumáš sloupec hour v datasetu, který je uložen jako celé číslo, ale představuje hodnotu datetime. Nejprve sloupec hour naparsujeme a převedeme na sloupec typu datetime. Pak z něj extrahuješ hodinu dne a vypočítáš celkový počet kliknutí pro každou hodinu dne.

Modul pandas je dostupný jako pd a ukázkový DataFrame je načtený jako df.

Toto cvičení je součástí kurzu

Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Převeď sloupec hour z celého čísla na sloupec typu datetime pomocí pd.to_datetime().
  • Pomocí přistupovače datetime .dt extrahuj z převedeného sloupce hodinu dne pomocí .hour.
  • Vypočítej celkový počet kliknutí podle extrahované hodiny dne pomocí .sum().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Change the hour column to a datetime and extract hour of day
df['hour'] = pd.____(df['hour'], format = '%y%m%d%H')
df['hour_of_day'] = df['hour'].____.____
print(df.head(5))

# Get and plot total clicks by hour of day
df.____('hour_of_day')['click'].____.plot.bar(figsize=(12,6))
plt.ylabel('Number of clicks')
plt.title('Number of clicks by hour of day')
plt.show()
Upravit a spustit kód