मार्केट बास्केट एनालिसिस के लिए डेटा तैयार करना
इस कोर्स के दौरान, आप आम तौर पर डेटा के दो में से किसी एक फॉर्मेट में काम करेंगे: एक pandas DataFrame या लिस्ट ऑफ लिस्ट्स. DataFrame ऑब्जेक्ट्स pandas से csv फाइल इम्पोर्ट करके बनाए जाएँगे. इनमें एक सिंगल कॉलम होगा, जहाँ हर एलिमेंट में किसी ट्रांज़ैक्शन के आइटम्स की एक स्ट्रिंग होगी, जो कॉमा से अलग की गई होगी, जैसा कि नीचे दी गई तालिका में है.
इस अभ्यास में, आप csv फाइल से डेटा लोड करने का अभ्यास करेंगे और उसे लिस्ट ऑफ लिस्ट्स के रूप में उपयोग के लिए तैयार करेंगे. ध्यान दें कि ग्रोसरी स्टोर डेटासेट का path पहले से परिभाषित है और groceries_path के रूप में उपलब्ध है.
| Transaction |
|---|
| 'milk,bread,biscuit' |
| 'bread,milk,biscuit,cereal' |
| … |
| 'tea,milk,coffee,cereal' |
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Market Basket Analysis
अभ्यास निर्देश
pandasपैकेज को उपनामpdके साथ इम्पोर्ट करें.groceries_pathद्वारा दिए गए path पर मौजूद csv फाइल को pandas से पढ़ें.- DataFrame से
Transactionकॉलम चुनें और कॉमा-सेपरेटेड आइटम्स की हर स्ट्रिंग को split करके लिस्ट में बदलें. - ट्रांज़ैक्शन्स वाले DataFrame को लिस्ट ऑफ लिस्ट्स में कन्वर्ट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import pandas under the alias pd
import ____ as pd
# Load transactions from pandas
groceries = pd.____(groceries_path)
# Split transaction strings into lists
transactions = groceries['____'].apply(lambda t: t.split(','))
# Convert DataFrame column into list of strings
transactions = list(____)
# Print the list of transactions
print(transactions)