Підготовка даних для market basket analysis
Упродовж цього курсу ви зазвичай працюватимете з даними у двох форматах: датафрейм pandas або список списків. Об'єкти DataFrame створюватимуться під час імпорту csv-файла за допомогою pandas. Вони міститимуть один стовпець даних, де кожен елемент — це рядок із товарами в транзакції, розділеними комами, як у таблиці нижче.
У цій вправі ви потренуєтеся завантажувати дані з csv-файла та підготуєте їх до використання як список списків. Зверніть увагу, що шлях до набору даних продуктового магазину визначено і він доступний вам як groceries_path.
| Transaction |
|---|
| 'milk,bread,biscuit' |
| 'bread,milk,biscuit,cereal' |
| … |
| 'tea,milk,coffee,cereal' |
Ця вправа є частиною курсу
Маркет-баcкет аналіз у Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте пакет
pandasпід псевдонімомpd. - Використайте pandas, щоб прочитати csv-файл за шляхом, указаним у
groceries_path. - Виберіть стовпець
Transactionз датафрейму та розбийте кожен рядок із елементами, розділеними комами, на список. - Перетворіть датафрейм транзакцій на список списків.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import pandas under the alias pd
import ____ as pd
# Load transactions from pandas
groceries = pd.____(groceries_path)
# Split transaction strings into lists
transactions = groceries['____'].apply(lambda t: t.split(','))
# Convert DataFrame column into list of strings
transactions = list(____)
# Print the list of transactions
print(transactions)