การเพิ่มอายุด้วย timegap

basetable จากแบบฝึกหัดก่อนหน้าได้ถูกเตรียมไว้แล้ว โดย timeline ที่แสดงด้านล่างมี timegap หนึ่งเดือน ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มอายุของผู้บริจาคลงใน basetable ให้สอดคล้องกับ timeline

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Predictive Analytics ระดับกลางด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

ระบุ reference date ที่ใช้คำนวณอายุ ซึ่งก็คือวันเริ่มต้นของช่วง timegap
เพิ่มคอลัมน์ "age" ลงใน basetable โดยแสดงอายุของผู้บริจาค ณ reference date ฟังก์ชัน calculate_age ได้ถูกเตรียมไว้ให้แล้ว โดยรับ date_of_birth และ reference_date เป็นอาร์กิวเมนต์
แสดงค่าเฉลี่ยอายุของผู้บริจาคทั้งหมด

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Reference date
reference_date = datetime.date(____, ____, ____)

# Add age to the basetable
basetable["age"] = (pd.Series([calculate_age(____, ____)
                              for date_of_birth in basetable["date_of_birth"]]))

# Calculate mean age
print(round(basetable["____"].____()))

แก้ไขและรันโค้ด