Бинаризация столбцов
Числовые значения нередко можно использовать напрямую, без дополнительной обработки. Однако в ряде случаев некоторые преобразования оказываются полезными. Например, иногда важна не величина значения, а лишь его направление или сам факт его наличия. В таких ситуациях удобно применять бинаризацию столбца. В наборе данных so_survey_df есть значительное число респондентов, работающих на добровольной основе (без оплаты). Вам предстоит создать новый столбец Paid_Job, который будет указывать, получает ли каждый респондент зарплату (то есть его зарплата больше нуля).
Это упражнение является частью курса
Конструирование признаков для машинного обучения в Python
Инструкции к упражнению
- Создайте новый столбец
Paid_Job, заполненный нулями. - Замените значения в столбце
Paid_Jobна 1 там, где соответствующее значениеConvertedSalaryбольше 0.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create the Paid_Job column filled with zeros
so_survey_df[____] = ____
# Replace all the Paid_Job values where ConvertedSalary is > 0
so_survey_df.____[____, 'Paid_Job'] = 1
# Print the first five rows of the columns
print(so_survey_df[['Paid_Job', 'ConvertedSalary']].head())