利用可能なデータ
ある年に寄付をするかどうかを予測するモデルを作るとします。ベーステーブルを作るためのタイムラインでは、2017 年をターゲット期間とします。これは、ターゲットが 2017 年に行われた寄付に基づく一方で、予測変数は 2017 年より前の寄付に基づくことを意味します。
すべての寄付は、3 つの列（寄付者の id、寄付の date、寄付された amount）を持つ pandas のデータフレーム gifts に入っています。この演習では、2017 年以降に行われた寄付を除外した新しい pandas データフレームを作成する方法を学びます。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ中級予測分析
演習の手順
- ターゲット期間の開始日を入力してください。
- 2017 年より前（厳密に 2017 年を含まない）の寄付のみを含む pandas データフレーム
gifts_before_2017を作成してください。 gifts_before_2017に含まれる寄付の件数を数え、コンソールに出力してください。
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。
# Start of the target is January 1st 2017
start_target = datetime(year=____, month=____, day=____)
# Select gifts made before start_target
gifts_before_2017 = gifts[____[____] < ____]
# Print the number of donations in gifts_before_2017
print(____(____))