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Dummy trap

Dummy trap वह स्थिति है जहाँ अलग-अलग डमी वैरिएबल एक ही जानकारी देते हैं। इस केस में, अगर कोई कर्मचारी, मान लीजिए, accounting विभाग से है (अर्थात accounting कॉलम में मान 1 है), तो आपको पक्का पता है कि वह किसी और विभाग से नहीं है (बाकी सभी जगह मान 0 होंगे)। इस तरह, आप वास्तव में उसके विभाग के बारे में बाकी सभी विभागों के कॉलम देखकर भी जान सकते हैं।

इसी कारण, जब भी \(n\) डमी बनाए जाते हैं (आपके केस में 10), तो केवल \(n\) - 1 (आपके केस में 9) ही पर्याप्त होते हैं, और \(n\)-वाँ कॉलम की जानकारी पहले से ही शामिल होती है।

इसलिए, आप पुराने department कॉलम को हटा देंगे, dummy trap से बचने के लिए विभागों में से एक डमी कॉलम ड्रॉप करेंगे, और फिर दोनों DataFrames को जॉइन करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

HR Analytics: Python में कर्मचारी churn की भविष्यवाणी

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • "dummy trap" से बचने के लिए accounting कॉलम को .drop() करें.
  • पुराने department कॉलम को .drop() करें क्योंकि अब इसकी ज़रूरत नहीं है.
  • नए departments DataFrame को employee डेटासेट से जॉइन करें (यह आपके लिए कर दिया गया है)।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Drop the "accounting" column to avoid "dummy trap"
departments = departments.____("____", axis=1)

# Drop the old column "department" as you don't need it anymore
data = data.____("____", axis=1)

# Join the new DataFrame "departments" to your employee dataset: done
data = data.join(departments)
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