Подготовка данных для анализа рыночной корзины
В этом курсе данные, как правило, будут представлены в одном из двух форматов: DataFrame библиотеки pandas или список списков. Объекты DataFrame формируются путём импорта CSV-файла с помощью pandas. Они состоят из одного столбца данных, где каждый элемент содержит строку товаров из транзакции, разделённых запятой, как показано в таблице ниже.
В этом упражнении вы научитесь загружать данные из CSV-файла и подготавливать их в виде списка списков. Обратите внимание, что путь к набору данных продуктового магазина уже задан и доступен вам как groceries_path.
| Transaction |
|---|
| 'milk,bread,biscuit' |
| 'bread,milk,biscuit,cereal' |
| … |
| 'tea,milk,coffee,cereal' |
Это упражнение является частью курса
Анализ рыночных корзин на Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте пакет
pandasпод псевдонимомpd. - С помощью pandas прочитайте CSV-файл по пути, заданному переменной
groceries_path. - Выберите столбец
Transactionиз DataFrame и разбейте каждую строку товаров, разделённых запятыми, на список. - Преобразуйте DataFrame транзакций в список списков.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import pandas under the alias pd
import ____ as pd
# Load transactions from pandas
groceries = pd.____(groceries_path)
# Split transaction strings into lists
transactions = groceries['____'].apply(lambda t: t.split(','))
# Convert DataFrame column into list of strings
transactions = list(____)
# Print the list of transactions
print(transactions)