Agregacja danych
Po wykonaniu kilku mniejszych zleceń dla biblioteki i sprzedawcy e-booków właśnie otrzymujesz swój pierwszy duży projekt z zakresu analizy koszyka zakupowego: doradzanie internetowemu sprzedawcy gadżetów w kwestii promocji krzyżowych. Ponieważ sklep nigdy wcześniej nie zatrudniał analityka danych, prosi cię o rozpoczęcie projektu od zbadania danych transakcyjnych. Twoim zadaniem jest wykonanie agregacji dla wszystkich pozycji z kategorii signs w zbiorze danych oraz obliczenie wsparcia (support) dla tej kategorii. Biblioteka pandas została już zaimportowana jako pd, a dane wczytano w formacie one-hot encoding jako onehot.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza koszyka zakupowego w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Wybierz podzbiór kolumn ramki danych zawierających ciąg znaków
sign. - Wyświetl wartość wsparcia (support) dla kategorii
signs.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Select the column headers for sign items
sign_headers = [i for i in onehot.columns if i.lower().find('sign')>=0]
# Select columns of sign items using sign_headers
sign_columns = onehot[____]
# Perform aggregation of sign items into sign category
signs = sign_columns.sum(axis = 1) >= 1.0
# Print support for signs
print('Share of Signs: %.2f' % ____.mean())