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はじめの一歩

Avazu のフルデータセットを使って、列のデータ型を確認しながら新しい特徴量をいくつか見ていきます。新しいデータには site_id、app_id、device_id などのカテゴリ列が含まれており、これらはそれぞれサイト、アプリ、ユーザーの識別子です。まずは、数値列とカテゴリ列を特定して出力しましょう。

サンプルデータは DataFrame 形式で df として読み込まれています。pandas は pd の別名で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Machine Learningを使ってCTRを予測する

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演習の手順

  • .columns を使って df の列名を表示します。
  • .dtypes を使って df の対応するデータ型を表示します。
  • 数値列のみの df のサブセットを選択し（include = ['int', 'float'] を使用）、その列を表示します。
  • カテゴリ列のみの df のサブセットを選択し（include = ['object'] を使用）、その列を表示します。

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。

# Print columns
print(df.____)

# Print data types of columns
print(df.____)

# Select and print numeric columns
numeric_df = df.____(include=['____', 'float'])
print(numeric_df.____)

# Select and print categorical columns 
categorical_df = df.____(include=['____'])
print(categorical_df.____)
コードを編集して実行