Mengelompokkan semua tabel predictor insight graph
Pada latihan sebelumnya, Anda membangun sebuah fungsi yang menghitung tabel predictor insight graph untuk suatu variabel sebagai berikut:
pig_table = create_pig_table(basetable, "target","variable")
Jika Anda ingin menghitung tabel predictor insight graph untuk banyak variabel sekaligus, sebaiknya simpan hasilnya dalam sebuah kamus (dictionary). Anda dapat membuat kamus baru menggunakan dictionary = {}, menambahkan elemen dengan sebuah kunci menggunakan dictionary["key"] = value, dan mengambil elemen menggunakan kunci print(dictionary["key"]).
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Pengantar Predictive Analytics dengan Python
Petunjuk latihan
- Buat kamus kosong
pig_tables. - Untuk setiap variabel, buat sebuah tabel predictor insight graph.
- Untuk setiap variabel, tambahkan tabel predictor insight graph tersebut ke dalam kamus, dengan kunci berupa nama variabel.
- Cetak tabel predictor insight graph untuk
disc_time_since_last_gift.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Create the list of variables for our predictor insight graph tables
variables = ["income","gender","disc_mean_gift","disc_time_since_last_gift"]
# Create an empty dictionary
pig_tables = ____
# Loop through the variables
for variable in variables:
# Create a predictor insight graph table
pig_table = ____(basetable, ____, ____)
# Add the table to the dictionary
pig_tables[____] = ____
# Print the predictor insight graph table of the variable "disc_time_since_last_gift"
print(pig_tables["____"])