ПочатиПочніть безкоштовно

Зменшення ризику ідентифікації за допомогою узагальнення

У цій вправі ви застосуєте узагальнення до набору даних IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance.

Зокрема, ви перетворите змінну monthly_income на бінарний стовпець. Порогом для цього перетворення буде середнє значення зарплат, заокруглене вгору. Нові значення будуть 0 для тих, що менші або дорівнюють цілому середньому, і 1 для більших за нього.

Набір даних завантажено як датафрейм pandas hr.

Ця вправа є частиною курсу

Конфіденційність даних і анонімізація в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Обчисліть середнє значення стовпця monthly_income за допомогою .mean() і заокругліть його до цілого. Збережіть як mean_income.
  • Застосуйте функцію lambda до hr['monthly_income'], щоб узагальнити доходи: 0 для значень, що менші або дорівнюють mean_income, і 1 для більших.
  • Перегляньте перші п'ять рядків підсумкового датафрейму hr.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Calculate the mean value of incomes
mean_income = ____

# Apply generalization by transforming to binary data
hr['monthly_income'] = ____

# See resulting DataFrame
print(____)
Редагувати та запускати код