Populacja zgodna z harmonogramem

Załóżmy, że chcesz zbudować tabelę bazową dla modelu predykcyjnego, który przewiduje, czy darczyńcy przekażą darowiznę w 2018 roku. Harmonogram wskazuje, że populacja powinna obejmować wszystkich darczyńców, którzy dokonali co najmniej jednej darowizny od 1 stycznia 2013 roku, ale nie dokonali żadnej darowizny po 1 stycznia 2017 roku. Dane wejściowe stanowi ramka danych pandas gifts zawierająca wszystkie darowizny od 2010 roku. W tym ćwiczeniu zbudujesz zbiór z identyfikatorami darczyńców należących do populacji.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Pośrednia analityka predykcyjna w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Utwórz ramkę danych gifts_include zawierającą wszystkie darowizny z 2013 roku lub późniejsze oraz ramkę danych gifts_exclude zawierającą wszystkie darowizny z 2017 roku lub późniejsze.
Utwórz zbiór donors_include z identyfikatorami darczyńców z gifts_include oraz zbiór donors_exclude z identyfikatorami darczyńców z gifts_exclude.
Skonstruuj populację, używając metody .difference() na dwóch utworzonych zbiorach.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Gifts made in 2013 or later
gifts_include = ____[____[____].dt.year >= ____]

# Gifts made in 2017 or later
gifts_exclude = ____[____[____].dt.year >= ____]

# Set with ids in gifts_include
donors_include = ____(____[____])

# Set with ids in gifts_exclude
donors_exclude = ____(____[____])

# Population
population = ____.difference(____)
print(len(population))

Edytuj i uruchom kod