Zacznij terazZacznij za darmo

Przygotowanie danych do analizy koszyka zakupów

W tym kursie dane będą najczęściej dostępne w jednym z dwóch formatów: jako DataFrame biblioteki pandas lub jako lista list. Obiekty DataFrame tworzone będą przez wczytanie pliku CSV za pomocą pandas. Składają się z jednej kolumny danych, w której każdy element zawiera ciąg produktów z danej transakcji, oddzielonych przecinkami – tak jak w tabeli poniżej.

W tym ćwiczeniu przećwiczysz wczytywanie danych z pliku CSV i przygotujesz je w formacie listy list. Ścieżka do zbioru danych sklepu spożywczego jest już zdefiniowana i dostępna jako groceries_path.

Transakcja
'milk,bread,biscuit'
'bread,milk,biscuit,cereal'
…
'tea,milk,coffee,cereal'

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza koszyka zakupowego w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj pakiet pandas pod aliasem pd.
  • Użyj pandas, aby wczytać plik CSV ze ścieżki wskazanej przez groceries_path.
  • Wybierz kolumnę Transaction z DataFrame i podziel każdy ciąg elementów rozdzielonych przecinkami na listę.
  • Przekonwertuj DataFrame z transakcjami na listę list.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import pandas under the alias pd
import ____ as pd

# Load transactions from pandas
groceries = pd.____(groceries_path)

# Split transaction strings into lists
transactions = groceries['____'].apply(lambda t: t.split(','))

# Convert DataFrame column into list of strings
transactions = list(____)

# Print the list of transactions
print(transactions)
Edytuj i uruchom kod