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Analyser des colonnes datetime

L'ingénierie des caractéristiques est une étape importante dans tout flux de travail de Machine Learning pour traiter des caractéristiques de différents types de données. En particulier, les colonnes de type datetime sont courantes dans de nombreux jeux de données. Dans cet exercice, vous allez explorer la colonne hour du jeu de données, qui est stockée comme un entier mais représente un datetime. Vous allez d'abord analyser la colonne hour pour la convertir en colonne datetime. Ensuite, vous en extrairez l'heure de la journée et calculerez le nombre total de clics en fonction de cette heure de la journée.

Le module pandas est disponible sous pd dans votre espace de travail et le DataFrame d'exemple est chargé sous le nom df.

Cette activité fait partie du cours

Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

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Instructions de l’exercice

  • Convertissez la colonne hour d'un entier à une colonne datetime à l'aide de pd.to_datetime().
  • En utilisant l'accesseur datetime .dt, extrayez le champ de l'heure de la colonne convertie avec .hour.
  • Calculez le total des clics par heure extraite à l'aide de .sum().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Change the hour column to a datetime and extract hour of day
df['hour'] = pd.____(df['hour'], format = '%y%m%d%H')
df['hour_of_day'] = df['hour'].____.____
print(df.head(5))

# Get and plot total clicks by hour of day
df.____('hour_of_day')['click'].____.plot.bar(figsize=(12,6))
plt.ylabel('Number of clicks')
plt.title('Number of clicks by hour of day')
plt.show()
Modifier et exécuter le code