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टाइमलाइन के अनुरूप population

मान लीजिए कि आप एक predictive मॉडल के लिए basetable बनाना चाहते हैं जो यह प्रेडिक्ट करे कि डोनर 2018 में दान देंगे या नहीं. टाइमलाइन बताती है कि population में वे सभी डोनर होने चाहिए जिन्होंने 1 जनवरी 2013 के बाद कम-से-कम एक बार दान किया हो, लेकिन 1 जनवरी 2017 के बाद कोई दान न किया हो. आपको एक pandas dataframe gifts दिया गया है जिसमें 2010 से अब तक किए गए सभी दान शामिल हैं. इस अभ्यास में, आप population के सभी डोनरों के donor id का एक सेट बनाएँगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Predictive Analytics in Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक dataframe gifts_include बनाएँ जिसमें 2013 या उसके बाद किए गए सभी gifts हों, और एक dataframe gifts_exclude जिसमें 2017 या उसके बाद किए गए सभी gifts हों.
  • एक सेट donors_include बनाएँ जिसमें gifts_include के सभी डोनरों के donor id हों, और एक सेट donors_exclude जिसमें gifts_exclude के सभी डोनरों के donor id हों.
  • अपनी दोनों सेट्स पर .difference() मेथड का उपयोग करके population बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Gifts made in 2013 or later
gifts_include = ____[____[____].dt.year >= ____]

# Gifts made in 2017 or later
gifts_exclude = ____[____[____].dt.year >= ____]

# Set with ids in gifts_include
donors_include = ____(____[____])

# Set with ids in gifts_exclude
donors_exclude = ____(____[____])

# Population
population = ____.difference(____)
print(len(population))
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