Dostępne dane
Załóżmy, że chcesz zbudować model przewidujący, czy dana osoba przekaże darowiznę w określonym roku. Oś czasu do skonstruowania tabeli bazowej zakłada rok 2017 jako okres docelowy – oznacza to, że zmienna docelowa opiera się na darowiznach przekazanych w 2017 roku, a zmienne predykcyjne – na darowiznach przekazanych przed 2017 rokiem.
Wszystkie darowizny są zapisane w ramce danych pandas gifts z trzema kolumnami: identyfikatorem darczyńcy id, datą darowizny date oraz przekazaną kwotą amount. W tym ćwiczeniu nauczysz się tworzyć nową ramkę danych pandas, która wyklucza darowizny dokonane w 2017 roku lub później.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Pośrednia analityka predykcyjna w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Wprowadź datę początkową okresu docelowego.
- Skonstruuj ramkę danych pandas
gifts_before_2017zawierającą wyłącznie darowizny przekazane przed 2017 rokiem (wyłącznie). - Policz darowizny w
gifts_before_2017i wyświetl wynik w konsoli.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Start of the target is January 1st 2017
start_target = datetime(year=____, month=____, day=____)
# Select gifts made before start_target
gifts_before_2017 = gifts[____[____] < ____]
# Print the number of donations in gifts_before_2017
print(____(____))