Train-Daten erkunden

Du arbeitest mit einer weiteren Kaggle-Wettbewerbsaufgabe: der "Store Item Demand Forecasting Challenge". In diesem Wettbewerb erhältst du Verkaufsdaten für Filiale-Artikel über 5 Jahre und sollst die Verkäufe für 3 Monate für 50 verschiedene Artikel in 10 verschiedenen Filialen vorhersagen.

Lass uns zunächst die Train-Daten für diesen Wettbewerb erkunden. Für eine schnellere Ausführung arbeitest du mit einem Teil der Train-Daten, der nur die Historie eines einzelnen Monats enthält.

Dein erstes Ziel ist es, die Eingabedaten einzulesen und dir einen ersten Eindruck davon zu verschaffen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Eine Kaggle-Competition in Python gewinnen</Kurs>

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Übungsanweisungen

Importiere pandas als pd.
Lies die Train-Daten mit der read_csv()-Methode von pandas ein.
Gib den Kopf der Train-Daten mit der Methode head() aus, um eine Stichprobe der Daten zu sehen.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import pandas
import ____ as pd

# Read train data
train = pd.____('train.csv')

# Look at the shape of the data
print('Train shape:', train.shape)

# Look at the head() of the data
print(train.____())

Code bearbeiten und ausführen