Aggregation करना
लाइब्रेरी और एक ईबुक सेलर के लिए कुछ छोटे कंसल्टिंग काम पूरे करने के बाद, अब आपको अपना पहला बड़ा मार्केट बास्केट एनालिसिस प्रोजेक्ट मिला है: एक ऑनलाइन novelty gifts रिटेलर को cross-promotions पर सलाह देना. चूँकि इस रिटेलर ने पहले कभी डेटा साइंटिस्ट नहीं रखा है, वह चाहता है कि आप प्रोजेक्ट की शुरुआत उसकी ट्रांज़ैक्शन डेटा को एक्सप्लोर करके करें. उसने आपसे डेटासेट में मौजूद सभी signs के लिए aggregation करने और इस कैटेगरी का support भी निकालने के लिए कहा है. ध्यान दें, pandas को आपके लिए pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है. साथ ही, डेटा को one-hot encoded फॉर्मेट में onehot के रूप में इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Market Basket Analysis
अभ्यास निर्देश
- DataFrame के उन कॉलमों का subset चुनिए जिनमें
signस्ट्रिंग शामिल हो. signsके लिए support प्रिंट कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Select the column headers for sign items
sign_headers = [i for i in onehot.columns if i.lower().find('sign')>=0]
# Select columns of sign items using sign_headers
sign_columns = onehot[____]
# Perform aggregation of sign items into sign category
signs = sign_columns.sum(axis = 1) >= 1.0
# Print support for signs
print('Share of Signs: %.2f' % ____.mean())