Caractéristiques de date
Vous avez déjà créé quelques caractéristiques de base à partir de variables numériques. Il est maintenant temps de créer des caractéristiques basées sur la date et l'heure. Vous allez vous exercer sur un sous-échantillon des données de la compétition Kaggle Taxi Fare Prediction. Ces données décrivent des courses de taxi et l'objectif est de prédire le prix de chaque course.
Votre objectif est de générer des caractéristiques de date à partir du moment de prise en charge (pickup datetime). Rappelez-vous qu'il vaut mieux créer de nouvelles caractéristiques pour les jeux de données d'entraînement et de test simultanément. Une fois les caractéristiques créées, scindez de nouveau les données en DataFrames train et test. Ici, cela se fait à l'aide de la méthode isin() de pandas.
Les DataFrames train et test sont déjà disponibles dans votre espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Remporter une compétition Kaggle en Python
Instructions de l’exercice
- Concaténez les DataFrames
trainettestdans un seul DataFrametaxi. - Convertissez la colonne "pickup_datetime" en objet
datetime. - À partir de la colonne "pickup_datetime", créez les caractéristiques du jour de la semaine (avec l'attribut
.dayofweek) et de l'heure (avec l'attribut.hour).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Concatenate train and test together
taxi = ____.____([train, test])
# Convert pickup date to datetime object
taxi['pickup_datetime'] = ____.____(taxi['pickup_datetime'])
# Create a day of week feature
taxi['dayofweek'] = taxi['pickup_datetime'].dt.____
# Create an hour feature
taxi['hour'] = taxi['pickup_datetime'].dt.____
# Split back into train and test
new_train = taxi[taxi['id'].isin(train['id'])]
new_test = taxi[taxi['id'].isin(test['id'])]