เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การใช้ hierarchies สำหรับข้อมูลเชิงหมวดหมู่

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะสร้างและใช้ hierarchies เพื่อทำ data generalization บนคอลัมน์ bachelors ของชุดข้อมูล US Adult Income

มี dictionary เริ่มต้นที่บรรจุ hierarchies ไว้ให้แล้วในชื่อ hierarchies ซึ่งประกอบด้วยสามหมวดหมู่สำหรับประเภทการศึกษา ได้แก่ Primary, Secondary และ Higher โดยแต่ละหมวดหมู่มีรายการค่าการศึกษาที่สอดคล้องกันในข้อมูล สามารถสำรวจได้ใน interactive console

เราจะสร้าง dictionary ใหม่เพื่อเก็บข้อมูลการศึกษาที่ผ่านการทำ generalization แล้ว และใช้แทนที่ค่าเดิม

ชุดข้อมูลพร้อมใช้งานในชื่อ income_df

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการทำให้ข้อมูลไม่ระบุตัวตนด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนดค่าเริ่มต้นให้ education_hierarchy เป็น dictionary ว่าง
  • เติมโค้ดใน inner loop เพื่อกำหนดประเภทการศึกษา key เป็นค่า เช่น {'Some-college': 'Higher education'}
  • ใช้ education hierarchy generalization กับคอลัมน์ bachelors แล้วกำหนดผลลัพธ์ไปยังคอลัมน์ใหม่ชื่อ bachelors_generalized

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Initialize dictionary for each education category value
education_hierarchy = ____

# Create hierachy for each of the education category values
for (key,education_values) in hierarchies.items():
    for education in education_values:
        education_hierarchy[education] = ____

# Apply education_hierarchy generalization to bachelors
income_df['bachelors_generalized'] = ____

# See resulting dataset
print(income_df.head())
แก้ไขและรันโค้ด