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datetime 列の分析

特徴量エンジニアリングは、さまざまなデータ型から特徴量を加工するために、すべての Machine Learning のワークフローで重要なステップです。とくに、datetime 列は多くのデータセットで一般的です。この演習では、データセット内の hour 列を調べます。これは整数として保存されていますが、datetime を表しています。まず hour 列をパースして、datetime 列へ変換します。次に、その datetime 列から時（hour）を抽出し、その時刻ごとのクリック総数を計算します。

pandas モジュールは作業環境で pd として利用でき、サンプルの DataFrame は df 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Machine Learningを使ってCTRを予測する

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演習の手順

  • pd.to_datetime() を使って、hour 列を整数から datetime 列に変換します。
  • datetime アクセサ .dt を使い、変換後の列から .hour で時（hour）を抽出します。
  • 抽出した時刻ごとに .sum() を使ってクリック総数を計算します。

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。

# Change the hour column to a datetime and extract hour of day
df['hour'] = pd.____(df['hour'], format = '%y%m%d%H')
df['hour_of_day'] = df['hour'].____.____
print(df.head(5))

# Get and plot total clicks by hour of day
df.____('hour_of_day')['click'].____.plot.bar(figsize=(12,6))
plt.ylabel('Number of clicks')
plt.title('Number of clicks by hour of day')
plt.show()
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