Выбор столбцов определённого типа данных
Наборы данных нередко содержат столбцы с разными типами данных — как и тот, с которым вы работаете. Большинство моделей машинного обучения требуют единообразия типов данных по всем признакам. Кроме того, большинство техник инженерии признаков применяются только к одному типу данных за раз. По этим и другим причинам при работе с DataFrame часто бывает необходимо обращаться только к столбцам определённого типа.
DataFrame (so_survey_df) из предыдущего упражнения доступен в вашем рабочем пространстве.
Это упражнение является частью курса
Конструирование признаков для машинного обучения в Python
Инструкции к упражнению
- Создайте подмножество
so_survey_df, содержащее только числовые столбцы (типовintиfloat). - Выведите названия столбцов, входящих в
so_survey_df_num.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create subset of only the numeric columns
so_numeric_df = so_survey_df.____(____=[____])
# Print the column names contained in so_survey_df_num
print(so_numeric_df.____)