ПочатиПочніть безкоштовно

Розрахуйте агреговану ціль

Припустімо, ви хочете побудувати модель, яка передбачає, які донори з найбільшою ймовірністю пожертвують понад 50 євро в певному місяці.

Надано базову таблицю basetable, у якій уже є по одному рядку на кожного донора з генеральної сукупності; стовпець donor_id ідентифікує донора. На часовій шкалі вказано, що ціль має дорівнювати 1, якщо донор пожертвував понад 50 євро у січні 2017 року, і 0 — інакше.

Датафрейм pandas gifts_201701 містить усі пожертви за січень 2017 року. У цій вправі ви додасте цільовий стовпець до базової таблиці.

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень Predictive Analytics у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Побудуйте gifts_summed, у якому для кожного донора в gifts_201701 обчислено суму пожертв.
  • На основі gifts_summed отримайте список targets з донорами, які пожертвували понад 50 євро в цільовий період.
  • Додайте ціль до базової таблиці.
  • Обчисліть і виведіть частоту цілі (target incidence).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Sum of donations for each donor in gifts_201701
gifts_summed = ____.groupby("____")["____"].____().reset_index()

# List with targets
targets = list(gifts_summed["id"][____["____"] > ____])

# Add targets to the basetable
basetable["target"] = pd.Series([____ if donor_id in targets else ____ for donor_id in basetable["donor_id"]])

# Calculate and print the target incidence
print(round(____["____"].____() / ____(____), 2))
Редагувати та запускати код