Первый взгляд на данные
Используя полный набор данных Avazu, вы изучите новые признаки, рассмотрев типы данных столбцов. Новые данные включают категориальные столбцы, такие как site_id, app_id, device_id и другие — это различные идентификаторы сайта, приложения и пользователя соответственно. Для начала вы определите и выведете числовые и категориальные столбцы.
Выборка данных в виде DataFrame загружена как df. Библиотека pandas доступна в рабочем пространстве под псевдонимом pd.
Это упражнение является частью курса
Прогнозирование CTR с помощью машинного обучения на Python
Инструкции к упражнению
- Выведите столбцы
dfс помощью.columns. - Выведите соответствующие типы данных
dfс помощью.dtypes. - Выберите подмножество
df, содержащее числовые столбцы (используяinclude = ['int', 'float']), и выведите эти столбцы. - Выберите подмножество
df, содержащее категориальные столбцы (используяinclude = ['object']), и выведите эти столбцы.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Print columns
print(df.____)
# Print data types of columns
print(df.____)
# Select and print numeric columns
numeric_df = df.____(include=['____', 'float'])
print(numeric_df.____)
# Select and print categorical columns
categorical_df = df.____(include=['____'])
print(categorical_df.____)