Tagli puliti
Il metodo qcut divide la variabile in n_bins intervalli di uguale dimensione. In alcuni casi, però, è utile scegliere intervalli personalizzati. Il metodo cut in Python ti permette di definire i tuoi intervalli.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla Predictive Analytics in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Discretizza la variabile
number_giftin tre intervalli con confini 0 e 5, 5 e 10, 10 e 20 e assegna questa variabile a una nuova colonna chiamatadisc_number_gift. - Conta il numero di osservazioni in ciascun gruppo.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Discretize the variable
basetable["disc_number_gift"] = pd.cut(____[____],[____, ____, ____, ____])
# Count the number of observations per group
print(basetable.groupby("____").____())