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datetime 열 분석하기

Feature engineering은 다양한 데이터 형식의 특성을 처리하기 위해 모든 Machine Learning 워크플로에서 중요한 단계입니다. 특히 datetime 열은 많은 데이터셋에서 자주 등장해요. 이 연습 문제에서는 정수로 저장되어 있지만 실제로는 datetime을 나타내는 데이터셋의 hour 열을 살펴보겠습니다. 먼저 hour 열을 파싱해 datetime 열로 변환하세요. 그런 다음 해당 datetime 열에서 하루 중 시간을 추출하고, 그 시간대별 총 클릭 수를 계산해 보세요.

작업 공간에는 pandas 모듈이 pd로 제공되며, 예시 DataFrame은 df로 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 Machine Learning을 활용한 CTR 예측

강의 보기

연습 안내

  • pd.to_datetime()을 사용해 hour 열을 정수에서 datetime 열로 변환하세요.
  • datetime 접근자 .dt를 사용하여 변환된 열에서 .hour로 시간 필드를 추출하세요.
  • 추출한 시간대별로 .sum()을 사용해 총 클릭 수를 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행