타임라인을 준수하는 모집단

2018년에 기부자가 기부할지 예측하는 예측 모델의 베이스 테이블을 만든다고 가정해 보세요. 타임라인에 따르면, 모집단에는 2013년 1월 1일부터 최소 한 번이라도 기부했지만 2017년 1월 1일 이후에는 기부하지 않은 모든 기부자가 포함되어야 합니다. gifts라는 pandas 데이터프레임에는 2010년 이후 모든 기부 내역이 들어 있습니다. 이 연습 문제에서는 모집단에 속한 모든 기부자의 donor id로 이루어진 집합을 구성합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python 중급 예측 분석

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연습 안내

2013년 이후(2013년 포함)에 이루어진 모든 기부를 담은 데이터프레임 gifts_include와, 2017년 이후(2017년 포함)에 이루어진 모든 기부를 담은 데이터프레임 gifts_exclude를 만들세요.
gifts_include에 있는 기부자의 donor id를 모두 담은 집합 donors_include와, gifts_exclude에 있는 기부자의 donor id를 모두 담은 집합 donors_exclude를 만들세요.
두 집합에 대해 .difference() 메서드를 사용해 모집단을 구성하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Gifts made in 2013 or later
gifts_include = ____[____[____].dt.year >= ____]

# Gifts made in 2017 or later
gifts_exclude = ____[____[____].dt.year >= ____]

# Set with ids in gifts_include
donors_include = ____(____[____])

# Set with ids in gifts_exclude
donors_exclude = ____(____[____])

# Population
population = ____.difference(____)
print(len(population))

코드 편집 및 실행