Agrupar todas las tablas de predictor insight graph
En el ejercicio anterior, creaste una función que calcula la tabla del predictor insight graph para una variable dada de la siguiente forma:
pig_table = create_pig_table(basetable, "target","variable")
Si quieres calcular la tabla del predictor insight graph para muchas variables a la vez, es buena idea guardarlas en un diccionario. Puedes crear un diccionario nuevo con dictionary = {}, añadir elementos con una clave usando dictionary["key"] = value y recuperar elementos usando la clave print(dictionary["key"]).
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al análisis predictivo en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea un diccionario vacío
pig_tables. - Para cada variable, crea una tabla del predictor insight graph.
- Para cada variable, añade esta tabla del predictor insight graph al diccionario, usando como clave el nombre de la variable.
- Imprime la tabla del predictor insight graph de
disc_time_since_last_gift.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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["____"])