Агрегування даних
Після кількох невеликих консультацій для бібліотеки та продавця електронних книжок ви нарешті отримали перший великий проєкт із market basket analysis: допомогти онлайн-рітейлеру сувенірів із крос-промоціями. Оскільки рітейлер раніше не наймав дата-сайєнтиста, він просить вас почати з дослідження його транзакційних даних. Потрібно виконати агрегування для всіх signs у наборі даних і обчислити підтримку (support) для цієї категорії. Зауважте, що pandas вже імпортовано як pd. Крім того, дані імпортовано у форматі one-hot як onehot.
Ця вправа є частиною курсу
Маркет-баcкет аналіз у Python
Інструкції до вправи
- Виберіть підмножину стовпців датафрейму, які містять рядок
sign. - Виведіть підтримку (support) для
signs.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Select the column headers for sign items
sign_headers = [i for i in onehot.columns if i.lower().find('sign')>=0]
# Select columns of sign items using sign_headers
sign_columns = onehot[____]
# Perform aggregation of sign items into sign category
signs = sign_columns.sum(axis = 1) >= 1.0
# Print support for signs
print('Share of Signs: %.2f' % ____.mean())