Un premier coup d'œil
En utilisant l'ensemble de données complet d'Avazu, vous allez explorer plusieurs nouvelles caractéristiques en examinant les types de données des colonnes. Les nouvelles données comprennent des colonnes catégorielles comme site_id, app_id, device_id, etc., qui sont autant d'identifiants pour un site, une application et un utilisateur, respectivement. Pour commencer, vous allez repérer et afficher les colonnes numériques et catégorielles.
Des données d'exemple au format DataFrame sont chargées dans df. pandas sous l'alias pd est aussi disponible dans votre espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python
Instructions de l’exercice
- Affichez les colonnes de
dfavec.columns. - Affichez les types de données correspondants de
dfavec.dtypes. - Sélectionnez le sous-ensemble de
dfcontenant les colonnes numériques (en utilisantinclude = ['int', 'float']) et affichez ces colonnes. - Sélectionnez le sous-ensemble de
dfcontenant les colonnes catégorielles (en utilisantinclude = ['object']) et affichez ces colonnes.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Print columns
print(df.____)
# Print data types of columns
print(df.____)
# Select and print numeric columns
numeric_df = df.____(include=['____', 'float'])
print(numeric_df.____)
# Select and print categorical columns
categorical_df = df.____(include=['____'])
print(categorical_df.____)