1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Очищення даних у Python
Connected

Exercise

Перекодування категорій

Щоб краще зрозуміти респондентів опитування з airlines, ви хочете з’ясувати, чи існує зв’язок між певними відповідями і днем тижня та часом очікування біля виходу на посадку.

Датасет airlines містить стовпці day і wait_min, які є відповідно категоріальним і числовим. У стовпці day зазначено точний день, коли відбувся рейс, а wait_min містить кількість хвилин очікування біля виходу. Щоб спростити аналіз, ви хочете створити дві нові категоріальні змінні:

  • wait_type: 'short' для 0–60 хв, 'medium' для 60–180 і long для 180+
  • day_week: 'weekday', якщо це будній день, 'weekend', якщо це вихідний.

Пакети pandas і numpy вже імпортовано як pd і np. Створімо нові категоріальні дані!

Instructions

100 XP
  • Створіть діапазони та мітки для стовпця wait_type, як описано вище.
  • Створіть стовпець wait_type з wait_min, використавши pd.cut(), передавши label_ranges і label_names у відповідні аргументи.
  • Створіть словник mapping, що відображає будні дні в 'weekday', а вихідні — у 'weekend'.
  • Створіть стовпець day_week, застосувавши .replace().