중복 객체 제거하기
편지에 응답할 가능성이 가장 높은 기부자를 선별하기 위해 예측 모델을 만든다고 가정해 보세요. 베이스테이블의 모집단에는 주소가 있고, 편지 발송이 허용된 기부자가 포함되어야 해요.
모든 후보 기부자는 세 개의 열을 가진 데이터프레임 donors로 제공돼요. donor_id, 주소가 있으면 1이고 없으면 0인 플래그 address, 해당 기부자에게 편지를 보낼 수 있으면 1이고 아니면 0인 플래그 letter_allowed가 있어요.
이 연습에서는 모집단에 포함되어야 할 기부자들로 집합을 구성해 볼 거예요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python 중급 예측 분석
연습 안내
- 주소가 있고 편지 발송이 허용된 관측치만 포함하는 데이터프레임
donors_population을 만드세요. donors_population의 기부자 id를 담은 리스트를 만드세요.- 최종 모집단을 구성하고, 그 안에 있는 기부자 수를 구하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a dataframe donors_population
donors_population = ____[(____["____"] == ____) & (____["____"] == ____)]
# Create a list of donor IDs
population_list = ____(____["____"])
# Select unique donors in population_list
population = ____(____)
print(len(population))