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पहली झलक

पूरे Avazu डेटासेट का उपयोग करते हुए, आप कॉलम के डेटा टाइप देखकर कई नए फीचर्स को एक्सप्लोर करेंगे. नए डेटा में site_id, app_id, device_id जैसी categorical कॉलम शामिल हैं. ये सभी क्रमशः किसी दिए गए site, app, और user के विभिन्न identifiers हैं. शुरुआत के लिए, आप numerical और categorical कॉलम पहचानेंगे और प्रिंट करेंगे.

DataFrame रूप में sample डेटा df के तौर पर लोड है. आपके वर्कस्पेस में pandas pd नाम से उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • .columns का उपयोग करके df की कॉलम्स प्रिंट करें.
  • .dtypes का उपयोग करके df के संबंधित डेटा टाइप्स प्रिंट करें.
  • numerical कॉलम्स वाले df का सबसेट चुनें (इसके लिए include = ['int', 'float'] उपयोग करें) और उन कॉलम्स को प्रिंट करें.
  • categorical कॉलम्स वाले df का सबसेट चुनें (इसके लिए include = ['object'] उपयोग करें) और उन कॉलम्स को प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Print columns
print(df.____)

# Print data types of columns
print(df.____)

# Select and print numeric columns
numeric_df = df.____(include=['____', 'float'])
print(numeric_df.____)

# Select and print categorical columns 
categorical_df = df.____(include=['____'])
print(categorical_df.____)
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