始める無料で始める

列の二値化

数値はそのまま使えることも多いですが、状況によっては何らかの加工が有効な場合があります。たとえば、値の大きさそのものには関心がなく、方向性だけ、あるいは存在するかどうかだけが重要になることがあります。こうした場面では、列を二値化すると便利です。so_survey_df には、無償（給与なし）で働いている回答者が多く含まれています。ここでは各人が有償かどうか（給与が 0 より大きいか）を示す Paid_Job という新しい列を作成します。

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

コースを見る

演習の手順

  • まず、0 で埋めた Paid_Job という新しい列を作成します。
  • 対応する ConvertedSalary が 0 より大きい行では、Paid_Job の値を 1 に置き換えます。

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 the Paid_Job column filled with zeros
so_survey_df[____] = ____

# Replace all the Paid_Job values where ConvertedSalary is > 0
so_survey_df.____[____, 'Paid_Job'] = 1

# Print the first five rows of the columns
print(so_survey_df[['Paid_Job', 'ConvertedSalary']].head())
コードを編集して実行