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सेव की गई mappings का उपयोग

आप एक डेटासेट के subset के साथ काम कर रहे हैं और आउटपुट का सारांश देने वाले visualizations बनाने के लिए कहा गया है। अभी की स्थिति में, डेटासेट में आपको सिर्फ numbers दिख रहे हैं! अच्छी बात यह है कि आपने पहले ही dictionaries (color_map, fuel_map, और transmission_map) बना कर सेव कर ली थीं, जो इन कॉलम्स को उनकी original श्रेणीबद्ध (categorical) नामों में वापस map कर देंगी। डेटासेट used_cars_updated पहले से लोड है। डेटासेट का एक प्रीव्यू नीचे दिया है। कॉलम के data types देखने के लिए कंसोल देखें.

       engine_fuel  color  transmission  price_usd
0                3      8             0   10900.00
1                3      1             0    5000.00
2                3      7             0    2800.00

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Categorical Data के साथ काम करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • color_map dictionary का उपयोग करके "color" कॉलम को उसके original मानों में वापस अपडेट करें.
  • fuel_map dictionary का उपयोग करके "engine_fuel" कॉलम को उसके original मानों में वापस अपडेट करें.
  • transmission_map dictionary का उपयोग करके "transmission" कॉलम को उसके original मानों में वापस अपडेट करें.
  • डेटासेट पर .info() का उपयोग करें और जाँचें कि dtypes बदले हैं या नहीं.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Update the color column using the color_map
used_cars_updated["color"] = ____
# Update the engine fuel column using the fuel_map
used_cars_updated["engine_fuel"] = ____
# Update the transmission column using the transmission_map
used_cars_updated["transmission"] = ____

# Print the info statement
print(____)
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