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特定のデータ型の選択

多くのデータセット（今回扱っているものを含みます）には、複数の異なるデータ型の列が含まれています。多くの Machine Learning モデルでは、特徴量のデータ型をそろえる必要があります。また、ほとんどの特徴量エンジニアリング手法は、一度に1種類のデータ型に対してのみ適用できます。こうした理由から、DataFrame を扱う際には、特定の型の列だけにアクセスできることが重要になります。

前の演習の DataFrame（so_survey_df）は、ワークスペースに用意されています。

この演習はコースの一部です

Python で学ぶ Machine Learning のための特徴量エンジニアリング

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演習の手順

  • 数値（int と float）の列のみから成る so_survey_df のサブセットを作成します。
  • so_survey_df_num に含まれる列名を表示します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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.____)
コードを編集して実行