Używanie zapisanych mapowań
Pracujesz na podzbiorze zbioru danych i masz za zadanie stworzyć wizualizacje podsumowujące wyniki. Problem w tym, że w danych widzisz same liczby! Na szczęście wcześniej utworzono i zapisano słowniki (color_map, fuel_map i transmission_map), które pozwolą przywrócić tym kolumnom oryginalne nazwy kategorii. Zbiór danych used_cars_updated jest już wczytany. Poniżej znajdziesz jego podgląd. Zajrzyj do konsoli, aby sprawdzić typy danych w kolumnach.
engine_fuel color transmission price_usd
0 3 8 0 10900.00
1 3 1 0 5000.00
2 3 7 0 2800.00
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z danymi kategorycznymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Przywróć oryginalne wartości kolumny
"color", korzystając ze słownikacolor_map. - Przywróć oryginalne wartości kolumny
"engine_fuel", korzystając ze słownikafuel_map. - Przywróć oryginalne wartości kolumny
"transmission", korzystając ze słownikatransmission_map. - Wywołaj
.info()na zbiorze danych, aby sprawdzić, czy typy danych (dtypes) uległy zmianie.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Update the color column using the color_map
used_cars_updated["color"] = ____
# Update the engine fuel column using the fuel_map
used_cars_updated["engine_fuel"] = ____
# Update the transmission column using the transmission_map
used_cars_updated["transmission"] = ____
# Print the info statement
print(____)