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पिछले अभ्यासों में, आपने create_pig_table नाम का एक फंक्शन परिभाषित किया था जो basetable और किसी predictor के आधार पर उस predictor के लिए एक predictor insight graph table बनाता है:

pig_table = create_pig_table(basetable,target,variable)

इसके बाद, आपने plot_pig नाम का फंक्शन लिखा जो इस predictor insight graph table के आधार पर predictor insight graph प्लॉट करता है:

plot_pig(pig_table, variable)

अक्सर, आप एक साथ कई predictor insight graphs बनाना चाहेंगे. इस अभ्यास में, आप सीखेंगे कि for लूप का उपयोग करके यह काम ऑटोमैटिक तरीके से कैसे करें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • variables की प्रत्येक variable के लिए एक predictor insight graph table बनाइए. basetable basetable में लोड है.
  • variables की प्रत्येक variable के लिए predictor insight graph प्लॉट कीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Variables you want to make predictor insight graph tables for
variables = ["income","gender","disc_mean_gift","disc_time_since_last_gift"]

# Loop through the variables
for variable in variables: 
    
    # Create the predictor insight graph table
    pig_table = ____(____, "target", variable)
    
    # Plot the predictor insight graph
    ____(____, variable)
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