Próbkowanie grupowe w praktyce
Wiesz już, kiedy stosować próbkowanie grupowe – czas wprowadzić je w życie. W tym ćwiczeniu przyjrzysz się kolumnie JobRole ze zbioru danych dotyczącego odejść pracowników. Każdą rolę zawodową możesz traktować jako podgrupę całej populacji pracowników.
Dostępny jest zbiór attrition_pop; biblioteka pandas jest załadowana ze standardowym aliasem, a pakiet random jest dostępny. Ziarno losowości 19790801 zostało ustawione za pomocą random.seed().
To ćwiczenie jest częścią kursu
Próbkowanie w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create a list of unique JobRole values
job_roles_pop = ____
# Randomly sample four JobRole values
job_roles_samp = ____
# Print the result
print(job_roles_samp)