ПочатиПочніть безкоштовно

Перший погляд

Використовуючи повний набір даних Avazu, ви дослідите нові ознаки, переглянувши типи даних у стовпцях. Нові дані містять категоріальні стовпці, зокрема site_id, app_id, device_id тощо — це різні ідентифікатори для відповідного сайту, застосунку та користувача. Спочатку вам потрібно визначити та вивести числові й категоріальні стовпці.

Прикладові дані у вигляді датафрейму завантажено як df. pandas як pd також доступна у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Прогнозування CTR за допомогою машинного навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Виведіть стовпці df, використавши .columns.
  • Виведіть відповідні типи даних df, використавши .dtypes.
  • Виберіть підмножину df з числовими стовпцями (використайте include = ['int', 'float']) і виведіть ці стовпці.
  • Виберіть підмножину df з категоріальними стовпцями (використайте include = ['object']) і виведіть ці стовпці.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Print columns
print(df.____)

# Print data types of columns
print(df.____)

# Select and print numeric columns
numeric_df = df.____(include=['____', 'float'])
print(numeric_df.____)

# Select and print categorical columns 
categorical_df = df.____(include=['____'])
print(categorical_df.____)
Редагувати та запускати код