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Aggregation फ़ंक्शन परिभाषित करना

अपने इन्वेंट्री में sign आइटम्स के ऊँचे हिस्से को देखकर रिटेलर तय करता है कि डेटा को बेहतर तरीके से समझने के लिए अलग-अलग श्रेणियों पर और एग्रीगेशन करना समझदारी होगी। यह आपको साधारण लगता है, लेकिन रिटेलर अब तक अपनी ट्रांज़ैक्शन्स और आइटम्स का बेसिक डिस्क्रिप्टिव अनालिसिस भी नहीं कर पाया है.

रिटेलर आपसे candles, bags, और boxes कैटेगरी के लिए एग्रीगेशन करने को कहता है। काम आसान करने के लिए, आप एक फ़ंक्शन लिखने का निर्णय लेते हैं। यह एक स्ट्रिंग लेगा जिसमें किसी आइटम की कैटेगरी होगी। फिर यह ऐसा DataFrame आउटपुट करेगा जो बताएगा कि प्रत्येक ट्रांज़ैक्शन में उस कैटेगरी के आइटम शामिल हैं या नहीं। ध्यान दें कि pandas आपके लिए pd के रूप में इम्पोर्ट किया गया है। साथ ही, डेटा one-hot एन्कोडेड फ़ॉर्मेट में onehot के रूप में इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Market Basket Analysis

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अभ्यास निर्देश

  • उस लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन को पूरा करें जो कॉलम हेडर का सबसेट निकालता है.
  • उस आइटम के लिए कॉलम चुनें जिसका आप एग्रीगेशन करना चाहते हैं.
  • aggregate() फ़ंक्शन का उपयोग करके bags, boxes, और candles के लिए क्रमशः bag, box, और candle स्ट्रिंग्स के साथ एग्रीगेशन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

def aggregate(item):
	# Select the column headers for sign items in onehot
	item_headers = [i for i in ____.columns if i.lower().find(item)>=0]

	# Select columns of sign items
	item_columns = onehot[____]

	# Return category of aggregated items
	return item_columns.sum(axis = 1) >= 1.0

# Aggregate items for the bags, boxes, and candles categories  
bags = aggregate('bag')
boxes = aggregate('____')
candles = ____
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