Доступные данные
Предположим, вы хотите построить модель, которая предсказывает, сделает ли человек пожертвование в определённом году. В рамках временно́й шкалы для построения базовой таблицы целевым периодом является 2017 год: целевая переменная основана на пожертвованиях, сделанных в 2017 году, а предсказательные переменные — на пожертвованиях, сделанных до 2017 года.
Все пожертвования хранятся в pandas-датафрейме gifts, который содержит три столбца: идентификатор донора id, дата пожертвования date и сумма amount. В этом упражнении вы научитесь создавать новый pandas-датафрейм, исключающий пожертвования, сделанные в 2017 году и позднее.
Это упражнение является частью курса
Средний уровень прогностической аналитики на Python
Инструкции к упражнению
- Введите дату начала целевого периода.
- Создайте pandas-датафрейм
gifts_before_2017, который содержит только пожертвования, сделанные до 2017 года (не включая его). - Подсчитайте количество пожертвований в
gifts_before_2017и выведите результат в консоль.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Start of the target is January 1st 2017
start_target = datetime(year=____, month=____, day=____)
# Select gifts made before start_target
gifts_before_2017 = gifts[____[____] < ____]
# Print the number of donations in gifts_before_2017
print(____(____))