Zacznij terazZacznij za darmo

Stosowanie hierarchii dla danych kategorycznych

W tym ćwiczeniu stworzysz hierarchie i wykorzystasz je do zastosowania generalizacji danych na kolumnie bachelors ze zbioru danych US Adult Income.

Do dyspozycji masz gotowy słownik hierarchies zawierający hierarchie. Przechowuje on trzy kategorie poziomów wykształcenia: Primary, Secondary i Higher; każda zawiera listę odpowiadających im wartości z danych. Możesz swobodnie przeglądać ten słownik w konsoli interaktywnej.

Stworzysz nowy słownik, który będzie przechowywał uogólnione informacje o wykształceniu, a następnie użyjesz go do zastąpienia oryginalnych wartości.

Zbiór danych jest dostępny jako income_df.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Prywatność danych i anonimizacja w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zainicjuj education_hierarchy jako pusty słownik.
  • Uzupełnij wewnętrzną pętlę, przypisując typ wykształcenia key jako wartość. Na przykład: {'Some-college': 'Higher education'}.
  • Zastosuj generalizację hierarchii wykształcenia na kolumnie bachelors, przypisując wynik do nowej kolumny bachelors_generalized.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Initialize dictionary for each education category value
education_hierarchy = ____

# Create hierachy for each of the education category values
for (key,education_values) in hierarchies.items():
    for education in education_values:
        education_hierarchy[education] = ____

# Apply education_hierarchy generalization to bachelors
income_df['bachelors_generalized'] = ____

# See resulting dataset
print(income_df.head())
Edytuj i uruchom kod