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Time Components

फीचर्स बनाने के लिए समय-संबंधी कंपोनेंट्स के साथ काम करना महत्वपूर्ण है, और आप इन्हें अपने डेटा को और गहराई से समझने व एक्सप्लोर करने के लिए भी इस्तेमाल कर सकते हैं. इस अभ्यास में, आप यह देखेंगे कि सप्ताह के किस दिन घर लिस्ट होने में कोई पैटर्न है या नहीं. ध्यान रखें कि PySpark में सप्ताह रविवार से शुरू होता है जिसकी वैल्यू 1 होती है, और शनिवार पर समाप्त होता है जिसकी वैल्यू 7 होती है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PySpark के साथ Feature Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • pyspark.sql.functions से to_date() और dayofweek() फंक्शंस इम्पोर्ट करें.
  • to_date() फंक्शन का उपयोग करके LISTDATE को Spark date टाइप में कन्वर्ट करें, और कन्वर्ट किया हुआ कॉलम withColumn() से उसी नाम पर सेव करें.
  • LISTDATE और dayofweek() का उपयोग करके एक नया कॉलम बनाएँ और उसे withColumn() से List_Day_of_Week नाम से सेव करें.
  • dataframe का आधा हिस्सा सैंपल करें, उसे toPandas() से pandas dataframe में बदलें, और फिर seaborn के countplot() से उस pandas dataframe के List_Day_of_Week कॉलम की काउंट प्लॉट करें, जहाँ x = List_Day_of_Week हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import needed functions
from ____ import ____, ____

# Convert to date type
df = df.____(____, ____(____))

# Get the day of the week
df = df.____(____, ____(____))

# Sample and convert to pandas dataframe
sample_df = df.sample(False, ____, 42).____()

# Plot count plot of of day of week
sns.____(x="List_Day_of_Week", data=____)
plt.show()
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