Folosirea mapărilor salvate

Lucrezi cu un subset dintr-un set de date și ai fost rugat să creezi vizualizări care să rezume rezultatele. Deocamdată, tot ce vezi sunt numere! Din fericire, ai creat și salvat dicționare (color_map, fuel_map și transmission_map) care vor mapa aceste coloane înapoi la numele lor categoriale originale. Setul de date used_cars_updated a fost preîncărcat. Mai jos găsești o previzualizare a setului de date. Verifică în consolă tipurile de date ale coloanelor.

       engine_fuel  color  transmission  price_usd
0                3      8             0   10900.00
1                3      1             0    5000.00
2                3      7             0    2800.00

Acest exercițiu face parte din cursul

Lucrul cu date categoriale în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Actualizează coloana "color" cu valorile ei originale folosind dicționarul color_map.
Actualizează coloana "engine_fuel" cu valorile ei originale folosind dicționarul fuel_map.
Actualizează coloana "transmission" cu valorile ei originale folosind dicționarul transmission_map.
Folosește .info() pe setul de date pentru a vedea dacă dtypes s-au modificat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____)

Editează și rulează codul