การวิเคราะห์คอลัมน์ datetime
Feature engineering เป็นขั้นตอนสำคัญในทุกกระบวนการทำงาน machine learning เพื่อประมวลผลฟีเจอร์จากข้อมูลประเภทต่าง ๆ โดยเฉพาะคอลัมน์ datetime ที่พบได้บ่อยในหลายชุดข้อมูล ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะสำรวจคอลัมน์ hour ในชุดข้อมูล ซึ่งเก็บค่าเป็นจำนวนเต็มแต่แทนค่า datetime ขั้นแรกจะแปลงคอลัมน์ hour ให้เป็นคอลัมน์ datetime จากนั้นดึงค่าชั่วโมงของวันออกมาจากคอลัมน์ datetime นั้น และคำนวณจำนวนคลิกทั้งหมดตามชั่วโมงของวัน
โมดูล pandas พร้อมใช้งานในชื่อ pd และ DataFrame ตัวอย่างถูกโหลดไว้ในชื่อ df แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การพยากรณ์ CTR ด้วย Machine Learning ใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- แปลงคอลัมน์
hourจากจำนวนเต็มให้เป็นคอลัมน์datetimeโดยใช้pd.to_datetime() - ใช้ datetime accessor
.dtเพื่อดึงค่าชั่วโมงออกจากคอลัมน์ที่แปลงแล้วด้วย.hour - คำนวณจำนวนคลิกทั้งหมดตามชั่วโมงของวันที่ดึงออกมา โดยใช้
.sum()
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Change the hour column to a datetime and extract hour of day
df['hour'] = pd.____(df['hour'], format = '%y%m%d%H')
df['hour_of_day'] = df['hour'].____.____
print(df.head(5))
# Get and plot total clicks by hour of day
df.____('hour_of_day')['click'].____.plot.bar(figsize=(12,6))
plt.ylabel('Number of clicks')
plt.title('Number of clicks by hour of day')
plt.show()