BaşlayınÜcretsiz başlayın

Bir sütun listesini düşürme

Veri kümemiz pek çok özellikle zengin, ama hepsi değerli değil. Kullanışlı bir şeye dönüştürmesi zor olan pek çok özellik var. Şimdilik, doğrudan işimize yaramayan sütunları düşürerek kaldıralım.

  • 'STREETNUMBERNUMERIC': Evin posta adresindeki kapı numarası
  • 'FIREPLACES': Evdeki şömine sayısı
  • 'LOTSIZEDIMENSIONS': Parsel şeklini serbest metinle tanımlayan alan
  • 'LISTTYPE': Satış türünün ön tanımlı değerleri
  • 'ACRES': Parsel boyutunun sayısal alanı

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

PySpark ile Özellik Mühendisliği

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Yukarıdaki sütun açıklamalarını oku ve show() ile ilk 30 değeri incele; veri çerçevesi (df) zaten bu sütunlarla filtrelenmiş durumda.
  • Konut fiyatlarını tahmin etmeye katkısı düşük olan iki sütunu cols_to_drop adlı bir listede topla. Unutma: bilgisayarlar yalnızca açıkça sayılara dönüştürülebilen şeyleri yorumlayabilir, bağlamı anlamaz.
  • drop() fonksiyonunu kullanarak df veri çerçevesinden cols_to_drop listesindeki sütunları kaldır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Show top 30 records
df.____(____)

# List of columns to remove from dataset
cols_to_drop = [____, ____]

# Drop columns in list
df = df.____(____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır