Usuwanie zduplikowanych obiektów
Przyjmij, że chcesz zbudować model predykcyjny służący do wyboru darczyńców, którzy z największym prawdopodobieństwem odpowiedzą na list. Populacja tablicy bazowej powinna zawierać darczyńców, dla których dostępny jest adres i których ustawienia prywatności pozwalają na wysyłanie korespondencji.
Wszyscy kandydaci na darczyńców są zapisani w ramce danych donors z trzema kolumnami: donor_id, flagą address o wartości 1, jeśli adres jest dostępny (lub 0 w przeciwnym przypadku), oraz flagą letter_allowed o wartości 1, jeśli można wysłać temu darczyńcy list (lub 0 w przeciwnym przypadku).
W tym ćwiczeniu zbudujesz zbiór darczyńców, którzy powinni znaleźć się w populacji.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Pośrednia analityka predykcyjna w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz ramkę danych
donors_populationzawierającą wyłącznie obserwacje, dla których adres jest dostępny i dla których wysyłka listu jest dozwolona. - Utwórz listę zawierającą identyfikatory darczyńców z
donors_population. - Zbuduj finalną populację, a następnie sprawdź liczbę darczyńców w niej zawartych.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create a dataframe donors_population
donors_population = ____[(____["____"] == ____) & (____["____"] == ____)]
# Create a list of donor IDs
population_list = ____(____["____"])
# Select unique donors in population_list
population = ____(____)
print(len(population))