集約の実行
図書館と電子書籍販売の小さなコンサル案件を終え、いよいよ初の大規模なマーケットバスケット分析プロジェクトとして、オンラインのノベルティギフト小売業者のクロスプロモーション支援を担当します。同社はこれまでデータサイエンティストを雇ったことがないため、まずは取引データの探索から始めてほしいと依頼しています。データセット内のすべての signs について集約を行い、このカテゴリのサポートも計算してください。pandas は pd としてインポート済みです。さらに、データはワンホットエンコード形式で onehot として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶマーケットバスケット分析
演習の手順
- 文字列
signを含む列だけを、DataFrame からサブセットとして選択してください。 signsのサポートを表示してください。
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。
# Select the column headers for sign items
sign_headers = [i for i in onehot.columns if i.lower().find('sign')>=0]
# Select columns of sign items using sign_headers
sign_columns = onehot[____]
# Perform aggregation of sign items into sign category
signs = sign_columns.sum(axis = 1) >= 1.0
# Print support for signs
print('Share of Signs: %.2f' % ____.mean())