สถิติเบื้องต้นด้วย EDA
ตามที่กล่าวถึงในสไลด์ เราจะทำงานกับข้อมูลการพยากรณ์ค่าโดยสารแท็กซี่ในนิวยอร์กซิตี้ เริ่มต้นด้วยการหาสถิติพื้นฐานของข้อมูล จากนั้นจะพล็อตความสัมพันธ์ต่าง ๆ และตั้งสมมติฐานจากสิ่งที่พบ
DataFrame train และ test ถูกโหลดไว้ใน workspace แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การแข่งขัน Kaggle ด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Shapes of train and test data
print('Train shape:', ____.____)
print('Test shape:', ____.____)
# Train head()
print(____.____())