Wybieranie określonych typów danych
Zbiory danych często zawierają kolumny o różnych typach danych – tak jak ten, z którym teraz pracujesz. Większość modeli uczenia maszynowego wymaga, aby cechy były spójnego typu. Podobnie, większość technik inżynierii cech można stosować tylko do jednego typu danych naraz. Z tych i innych powodów warto umieć wybrać z DataFrame'a wyłącznie kolumny określonego typu.
DataFrame (so_survey_df) z poprzedniego ćwiczenia jest dostępny w twoim środowisku roboczym.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Inżynieria cech w uczeniu maszynowym w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz podzbiór
so_survey_dfzawierający tylko kolumny numeryczne (typuintifloat). - Wyświetl nazwy kolumn zawartych w
so_survey_df_num.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create subset of only the numeric columns
so_numeric_df = so_survey_df.____(____=[____])
# Print the column names contained in so_survey_df_num
print(so_numeric_df.____)