Признаки на основе дат

Вы уже построили несколько базовых признаков на основе числовых переменных. Теперь пришло время создать признаки на основе даты и времени. Для практики вы будете использовать подвыборку из данных соревнования Kaggle по прогнозированию стоимости поездок на такси. Данные содержат информацию о поездках, а цель — предсказать стоимость каждой из них.

Ваша задача — сформировать признаки на основе даты и времени посадки. Помните, что лучше создавать новые признаки для обучающих и тестовых данных одновременно. После создания признаков разделите данные обратно на обучающий и тестовый датафреймы — здесь для этого используется метод isin() из библиотеки pandas.

Датафреймы train и test уже доступны в вашем рабочем пространстве.

Это упражнение является частью курса

Победа в соревновании Kaggle на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Объедините датафреймы train и test в единый датафрейм taxi.
Преобразуйте столбец "pickup_datetime" в объект типа datetime.
Создайте признаки — день недели (с помощью атрибута .dayofweek) и час (с помощью атрибута .hour) — на основе столбца "pickup_datetime".

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Concatenate train and test together
taxi = ____.____([train, test])

# Convert pickup date to datetime object
taxi['pickup_datetime'] = ____.____(taxi['pickup_datetime'])

# Create a day of week feature
taxi['dayofweek'] = taxi['pickup_datetime'].dt.____

# Create an hour feature
taxi['hour'] = taxi['pickup_datetime'].dt.____

# Split back into train and test
new_train = taxi[taxi['id'].isin(train['id'])]
new_test = taxi[taxi['id'].isin(test['id'])]

Редактировать и запускать код