Selezionare tipi di dati specifici
Spesso un insieme di dati contiene colonne con tipi di dato diversi (come quello con cui stai lavorando). La maggior parte dei modelli di Machine Learning richiede di avere un tipo di dato coerente tra le feature. Allo stesso modo, molte tecniche di feature engineering si applicano a un solo tipo di dato alla volta. Per questi e altri motivi, quando lavori con un DataFrame vorrai spesso poter accedere solo alle colonne di determinati tipi.
Il DataFrame (so_survey_df) dell'esercizio precedente è disponibile nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Feature Engineering per il Machine Learning in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea un sottoinsieme di
so_survey_dfcomposto solo dalle colonne numeriche (intefloat). - Stampa i nomi delle colonne contenuti in
so_survey_df_num.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create subset of only the numeric columns
so_numeric_df = so_survey_df.____(____=[____])
# Print the column names contained in so_survey_df_num
print(so_numeric_df.____)