Alle Predictor-Insight-Graph-Tabellen gruppieren
In der vorherigen Übung hast du eine Funktion gebaut, die die Predictor-Insight-Graph-Tabelle für eine gegebene Variable wie folgt berechnet:
pig_table = create_pig_table(basetable, "target","variable")
Wenn du die Predictor-Insight-Graph-Tabelle für viele Variablen auf einmal berechnen willst, ist es eine gute Idee, sie in einem Dictionary zu speichern. Du kannst ein neues Dictionary mit dictionary = {} erstellen, Elemente mit einem Schlüssel über dictionary["key"] = value hinzufügen und Elemente über den Schlüssel abrufen: print(dictionary["key"]).
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Predictive Analytics mit Python
Anleitung zur Übung
- Erstelle ein leeres Dictionary
pig_tables. - Erzeuge für jede Variable eine Predictor-Insight-Graph-Tabelle.
- Füge für jede Variable diese Predictor-Insight-Graph-Tabelle dem Dictionary hinzu; verwende als Schlüssel den Namen der Variable.
- Gib die Predictor-Insight-Graph-Tabelle von
disc_time_since_last_giftaus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create the list of variables for our predictor insight graph tables
variables = ["income","gender","disc_mean_gift","disc_time_since_last_gift"]
# Create an empty dictionary
pig_tables = ____
# Loop through the variables
for variable in variables:
# Create a predictor insight graph table
pig_table = ____(basetable, ____, ____)
# Add the table to the dictionary
pig_tables[____] = ____
# Print the predictor insight graph table of the variable "disc_time_since_last_gift"
print(pig_tables["____"])