Caracteristici din date calendaristice

Ai construit câteva caracteristici de bază folosind variabile numerice. Acum e momentul să creezi caracteristici pornind de la date și ore. Vei exersa pe un eșantion din datele competiției Kaggle Taxi Fare Prediction. Datele conțin informații despre curse de taxi, iar obiectivul este să prezici prețul fiecărei curse.

Scopul tău este să generezi caracteristici din data și ora de preluare a pasagerului. Reține că este mai bine să creezi caracteristici noi pentru seturile de antrenament și de testare simultan. După ce caracteristicile sunt create, împarte datele înapoi în DataFrame-urile de antrenament și de testare. Acest lucru se realizează folosind metoda isin() din pandas.

DataFrame-urile train și test sunt deja disponibile în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Câștigarea unei competiții Kaggle în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Concatenează DataFrame-urile train și test într-un singur DataFrame numit taxi.
Convertește coloana "pickup_datetime" la un obiect de tip datetime.
Creează caracteristicile zi a săptămânii (folosind atributul .dayofweek) și oră (folosind atributul .hour) din coloana "pickup_datetime".

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Concatenate train and test together
taxi = ____.____([train, test])

# Convert pickup date to datetime object
taxi['pickup_datetime'] = ____.____(taxi['pickup_datetime'])

# Create a day of week feature
taxi['dayofweek'] = taxi['pickup_datetime'].dt.____

# Create an hour feature
taxi['hour'] = taxi['pickup_datetime'].dt.____

# Split back into train and test
new_train = taxi[taxi['id'].isin(train['id'])]
new_test = taxi[taxi['id'].isin(test['id'])]

Editează și rulează codul