Juntándolo todo

En los ejercicios anteriores, definiste una función create_pig_table que, dada una basetable y un predictor, crea una tabla para el predictor insight graph de ese predictor:

pig_table = create_pig_table(basetable,target,variable)

Después, escribiste una función plot_pig que representa el predictor insight graph a partir de esa tabla del predictor insight graph

plot_pig(pig_table, variable)

A menudo querrás crear muchos predictor insight graphs de una vez. En este ejercicio, aprenderás a hacerlo automáticamente usando un bucle for.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al análisis predictivo en Python

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Instrucciones del ejercicio

Para cada variable en variables, crea una tabla del predictor insight graph. La basetable está cargada en basetable.
Para cada variable en variables, representa el predictor insight graph.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Variables you want to make predictor insight graph tables for
variables = ["income","gender","disc_mean_gift","disc_time_since_last_gift"]

# Loop through the variables
for variable in variables: 
    
    # Create the predictor insight graph table
    pig_table = ____(____, "target", variable)
    
    # Plot the predictor insight graph
    ____(____, variable)

Editar y ejecutar código