Вибір певних типів даних
Часто набір даних містить стовпці з кількома різними типами даних (як і той, з яким ви працюєте). Більшість моделей машинного навчання вимагають узгодженого типу даних для всіх ознак. Так само більшість методів інженерії ознак застосовні лише до одного типу даних за раз. Тому, зокрема, вам часто потрібно буде отримувати доступ лише до стовпців певних типів, працюючи з датафреймом.
Датафрейм (so_survey_df) з попередньої вправи доступний у вашому робочому середовищі.
Ця вправа є частиною курсу
Feature Engineering для машинного навчання в Python
Інструкції до вправи
- Створіть підмножину
so_survey_df, що містить лише числові стовпці (intіfloat). - Виведіть назви стовпців, що містяться в
so_survey_df_num.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create subset of only the numeric columns
so_numeric_df = so_survey_df.____(____=[____])
# Print the column names contained in so_survey_df_num
print(so_numeric_df.____)