Seleccionar tipos de datos específicos
A menudo, un conjunto de datos contiene columnas con varios tipos de datos (como el que estás utilizando). La mayoría de los modelos de Machine Learning requieren que todas las características tengan un tipo de dato coherente. Del mismo modo, muchas técnicas de ingeniería de características solo se aplican a un tipo de dato cada vez. Por estas y otras razones, a menudo querrás acceder únicamente a las columnas de ciertos tipos cuando trabajes con un DataFrame.
El DataFrame (so_survey_df) del ejercicio anterior está disponible en tu espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Ingeniería de características para Machine Learning en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea un subconjunto de
so_survey_dfque incluya solo las columnas numéricas (intyfloat). - Imprime los nombres de las columnas contenidas en
so_survey_df_num.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create subset of only the numeric columns
so_numeric_df = so_survey_df.____(____=[____])
# Print the column names contained in so_survey_df_num
print(so_numeric_df.____)