Zacznij terazZacznij za darmo

Analiza kolumn datetime

Inżynieria cech to ważny krok w każdym procesie uczenia maszynowego – pozwala odpowiednio przetworzyć cechy różnych typów danych. Kolumny datetime są szczególnie powszechne w wielu zbiorach danych. W tym ćwiczeniu przeanalizujesz kolumnę hour z zestawu danych. Jest ona zapisana jako liczba całkowita, ale reprezentuje wartość datetime. Najpierw przekształcisz kolumnę hour na kolumnę typu datetime, a następnie wyodrębnisz z niej godzinę dnia i obliczysz łączną liczbę kliknięć w podziale na godziny.

Moduł pandas jest dostępny jako pd, a przykładowy DataFrame załadowany jako df.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Przewidywanie CTR z użyciem uczenia maszynowego w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Przekształć kolumnę hour z liczby całkowitej na kolumnę typu datetime, używając pd.to_datetime().
  • Korzystając z akcesora .dt, wyodrębnij pole godziny z przekształconej kolumny za pomocą .hour.
  • Oblicz łączną liczbę kliknięć według wyodrębnionej godziny dnia, używając .sum().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Change the hour column to a datetime and extract hour of day
df['hour'] = pd.____(df['hour'], format = '%y%m%d%H')
df['hour_of_day'] = df['hour'].____.____
print(df.head(5))

# Get and plot total clicks by hour of day
df.____('hour_of_day')['click'].____.plot.bar(figsize=(12,6))
plt.ylabel('Number of clicks')
plt.title('Number of clicks by hour of day')
plt.show()
Edytuj i uruchom kod