Categorical डेटा के लिए हायेरार्की का उपयोग
इस अभ्यास में, आप US Adult Income डेटासेट के bachelors कॉलम पर डेटा जेनरलाइज़ेशन लागू करने के लिए हायेरार्की बनाएँगे और उनका उपयोग करेंगे.
हायेरार्की वाला एक शुरुआती डिक्शनरी hierarchies के रूप में उपलब्ध है. इसमें शिक्षा प्रकारों की तीन कैटेगरी हैं: Primary, Secondary और Higher; प्रत्येक में डेटा के संबद्ध शिक्षा मानों की एक सूची है. आप इसे इंटरएक्टिव कंसोल में देखकर समझ सकते हैं.
हम एक नया डिक्शनरी बनाएँगे जो जेनरलाइज़ की गई शिक्षा संबंधी जानकारी रखेगा और मूल मानों को बदलने में काम आएगा.
डेटासेट income_df के रूप में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में डेटा प्राइवेसी और अज्ञातिकरण
अभ्यास निर्देश
education_hierarchyको खाली डिक्शनरी के रूप में इनिशियलाइज़ करें.- इनर लूप पूरा करें ताकि शिक्षा प्रकार
keyको वैल्यू के रूप में असाइन किया जा सके. उदाहरण:{'Some-college': 'Higher education'}. - शिक्षा हायेरार्की जेनरलाइज़ेशन को
bachelorsकॉलम पर लागू करें और परिणाम को नए कॉलमbachelors_generalizedमें असाइन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Initialize dictionary for each education category value
education_hierarchy = ____
# Create hierachy for each of the education category values
for (key,education_values) in hierarchies.items():
for education in education_values:
education_hierarchy[education] = ____
# Apply education_hierarchy generalization to bachelors
income_df['bachelors_generalized'] = ____
# See resulting dataset
print(income_df.head())