สำรวจข้อมูล train
ในแบบฝึกหัดนี้จะได้ทำงานกับการแข่งขัน Kaggle อีกรายการหนึ่งที่ชื่อว่า "Store Item Demand Forecasting Challenge" โดยในการแข่งขันนี้ คุณจะได้รับข้อมูลยอดขายสินค้าในร้านค้าย้อนหลัง 5 ปี และต้องพยากรณ์ยอดขาย 3 เดือนข้างหน้าสำหรับสินค้า 50 รายการใน 10 ร้านค้าที่แตกต่างกัน
เริ่มต้นด้วยการสำรวจข้อมูล train ของการแข่งขันนี้กันก่อน เพื่อให้ประมวลผลได้เร็วขึ้น จะใช้ข้อมูลเพียงส่วนหนึ่งที่มีประวัติเพียงหนึ่งเดือนเท่านั้น
เป้าหมายแรกคืออ่านข้อมูล input และดูภาพรวมเบื้องต้น
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การแข่งขัน Kaggle ด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- Import
pandasโดยใช้ชื่อย่อว่าpd - อ่านข้อมูล train โดยใช้เมธอด
read_csv()ของpandas - แสดงข้อมูลตัวอย่างโดยพิมพ์ผลลัพธ์จากเมธอด
head()ของข้อมูล train
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Import pandas
import ____ as pd
# Read train data
train = pd.____('train.csv')
# Look at the shape of the data
print('Train shape:', train.shape)
# Look at the head() of the data
print(train.____())