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संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध कॉलम अलग करें

पिछली एक्सरसाइज़ में, आपने डेटासेट की विशेषताओं को देखा था और अब आप कुछ डेटा प्री-प्रोसेसिंग करने के लिए तैयार हैं। अब आप telco_raw DataFrame से श्रेणीबद्ध (categorical) और संख्यात्मक (numerical) वैरिएबल्स को एक कस्टमाइज़्ड यूनिक-वैल्यू काउंट थ्रेशहोल्ड के आधार पर अलग करेंगे। pandas मॉड्यूल आपके लिए pd नाम से लोड किया गया है.

रॉ टेलीकॉम चर्न डेटासेट telco_raw आपके लिए एक pandas DataFrame के रूप में लोड किया गया है। आप कंसोल में इसे एक्सप्लोर करके डेटासेट से परिचित हो सकते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • customerID और Churn के कॉलम नाम स्टोर करें.
  • जिन कॉलम्स में 5 से कम यूनिक वैल्यू हैं, उनके नाम categorical में असाइन करें.
  • लिस्ट से target को हटा दें.
  • numerical में वे सभी कॉलम नाम असाइन करें जो custid, target और categorical में नहीं हैं.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Store customerID and Churn column names
custid = ['___']
target = ['___']

# Store categorical column names
categorical = telco_raw.___()[telco_raw.nunique() < ___].keys().tolist()

# Remove target from the list of categorical variables
categorical.remove(___[0])

# Store numerical column names
numerical = [x for x in telco_raw.___ if x not in custid + ___ + categorical]
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