Usando mapeamentos salvos
Você está usando um subconjunto de um conjunto de dados e foi solicitado a criar visualizações que resumam os resultados. No estado atual do conjunto de dados, tudo o que você vê são números! Por sorte, você criou e salvou dicionários (color_map, fuel_map e transmission_map) que vão mapear essas colunas de volta para os nomes categóricos originais. O conjunto de dados used_cars_updated já está carregado. É mostrada uma pré-visualização do conjunto de dados. Dá uma olhada no console pra ver os tipos de dados das colunas.
engine_fuel color transmission price_usd
0 3 8 0 10900.00
1 3 1 0 5000.00
2 3 7 0 2800.00
Este exercício faz parte do curso
Trabalhando com dados categóricos em Python
Instruções do exercício
- Atualize a coluna “
"color"” de volta para os valores originais usando o dicionário “color_map”. - Atualize a coluna “
"engine_fuel"” de volta para os valores originais usando o dicionário “fuel_map”. - Atualize a coluna “
"transmission"” de volta para os valores originais usando o dicionário “transmission_map”. - Use “
.info()” no conjunto de dados para ver se as “dtypes” mudaram.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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(____)