कॉलम्स की सूची हटाना
हमारे डेटासेट में बहुत सारे फीचर्स हैं, लेकिन सब मूल्यवान नहीं हैं. कई ऐसे हैं जिन्हें किसी काम की चीज़ में बदलना मुश्किल होगा. फिलहाल, जो कॉलम तुरंत उपयोगी नहीं हैं, उन्हें ड्रॉप करके हटा देते हैं.
'STREETNUMBERNUMERIC': घर के डाक पते का नंबर'FIREPLACES': घर में फायरप्लेस की संख्या'LOTSIZEDIMENSIONS': प्लॉट/लॉट के आकार का फ्री-टेक्स्ट विवरण'LISTTYPE': बिक्री प्रकार के पूर्वनिर्धारित मानों का सेट'ACRES': लॉट साइज का न्यूमेरिक क्षेत्रफल
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PySpark के साथ Feature Engineering
अभ्यास निर्देश
- ऊपर दी गई कॉलम विवरण सूची पढ़िए और उनके शीर्ष 30 मान
show()से देखें; डेटाफ़्रेम पहले से ही सूचीबद्ध कॉलम्स पर फ़िल्टर होकरdfके रूप में उपलब्ध है. - हाउस प्राइसेज़ की भविष्यवाणी से कम प्रासंगिक होने के आधार पर हटाने के लिए दो कॉलम्स की सूची
cols_to_dropनाम से बनाइए. याद रखें कि कंप्यूटर केवल संख्याओं को स्पष्ट रूप से समझते हैं और संदर्भ नहीं समझते. drop()फंक्शन का उपयोग करके डेटाफ़्रेमdfसे सूचीcols_to_dropमें दिए गए कॉलम्स को हटा दीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Show top 30 records
df.____(____)
# List of columns to remove from dataset
cols_to_drop = [____, ____]
# Drop columns in list
df = df.____(____)