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कॉलम्स को बाइनराइज़ करना

अक्सर संख्यात्मक मान बिना किसी फीचर इंजीनियरिंग के भी काम आ जाते हैं, लेकिन कई बार कुछ हद तक बदलना उपयोगी होता है. उदाहरण के लिए, कुछ स्थितियों में आपको किसी मान की मात्रा की परवाह नहीं होती, सिर्फ़ उसकी दिशा की, या सिर्फ़ यह कि वह मौजूद है या नहीं. ऐसे मामलों में आप किसी कॉलम को बाइनराइज़ करना चाहेंगे. so_survey_df डेटा में, काफी सारे सर्वे उत्तरदाता स्वेच्छा से (बिना वेतन) काम कर रहे हैं. आपको Paid_Job नाम का एक नया कॉलम बनाना है जो बताए कि प्रत्येक व्यक्ति को वेतन मिलता है या नहीं (अर्थात उनका वेतन शून्य से अधिक है).

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Paid_Job नाम का एक नया कॉलम बनाएँ और उसे शून्य से भरें.
  • जहाँ संबंधित ConvertedSalary 0 से बड़ा है, वहाँ सभी Paid_Job मानों को 1 से बदलें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create the Paid_Job column filled with zeros
so_survey_df[____] = ____

# Replace all the Paid_Job values where ConvertedSalary is > 0
so_survey_df.____[____, 'Paid_Job'] = 1

# Print the first five rows of the columns
print(so_survey_df[['Paid_Job', 'ConvertedSalary']].head())
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