Eksploracja danych treningowych
W tym ćwiczeniu będziesz pracować z konkursem Kaggle o nazwie "Store Item Demand Forecasting Challenge". Celem konkursu jest przewidzenie sprzedaży 50 różnych produktów w 10 sklepach na kolejne 3 miesiące, na podstawie 5 lat historycznych danych sprzedażowych.
Na początek przyjrzyj się danym treningowym dla tego konkursu. Aby przyspieszyć działanie kodu, będziesz pracować z podzbiorem danych treningowych obejmującym historię tylko jednego miesiąca.
Twoim pierwszym zadaniem jest wczytanie danych wejściowych i wstępne zapoznanie się z ich strukturą.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Zwycięstwo w konkursie Kaggle w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj
pandasjakopd. - Wczytaj dane treningowe za pomocą metody
read_csv()bibliotekipandas. - Wyświetl kilka pierwszych wierszy danych treningowych (za pomocą metody
head()), aby zobaczyć próbkę danych.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import pandas
import ____ as pd
# Read train data
train = pd.____('train.csv')
# Look at the shape of the data
print('Train shape:', train.shape)
# Look at the head() of the data
print(train.____())