Raggruppare tutte le tabelle dei predictor insight graph
Nel precedente esercizio hai costruito una funzione che calcola la tabella del predictor insight graph per una determinata variabile nel modo seguente:
pig_table = create_pig_table(basetable, "target","variable")
Se vuoi calcolare la tabella del predictor insight graph per molte variabili in una volta sola, è una buona idea salvarle in un dizionario. Puoi creare un nuovo dizionario con dictionary = {}, aggiungere elementi con una chiave usando dictionary["key"] = value e recuperare elementi tramite la chiave con print(dictionary["key"]).
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla Predictive Analytics in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea un dizionario vuoto
pig_tables. - Per ogni variabile, crea una tabella del predictor insight graph.
- Per ogni variabile, aggiungi questa tabella del predictor insight graph al dizionario, usando come chiave il nome della variabile.
- Stampa la tabella del predictor insight graph di
disc_time_since_last_gift.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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["____"])