ПочатиПочніть безкоштовно

Аналіз стовпців datetime

Інженерія ознак — важливий етап у будь-якому робочому процесі машинного навчання, адже потрібно опрацьовувати ознаки різних типів даних. Зокрема, стовпці datetime часто трапляються в багатьох наборах даних. У цій вправі ви дослідите стовпець hour у наборі даних, який зберігається як ціле число, але представляє datetime. Спочатку ви розберете стовпець hour, щоб перетворити його на стовпець datetime. Потім ви виділите годину доби з цього стовпця datetime і обчислите загальну кількість кліків для цієї години доби.

Модуль pandas доступний як pd у вашому робочому середовищі, а зразок DataFrame завантажено як df.

Ця вправа є частиною курсу

Прогнозування CTR за допомогою машинного навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Перетворіть стовпець hour з цілого числа на стовпець datetime, використовуючи pd.to_datetime().
  • Використовуючи аксесор datetime .dt, видобудьте поле години зі перетвореного стовпця через .hour.
  • Обчисліть загальну кількість кліків за виділеною годиною доби за допомогою .sum().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Change the hour column to a datetime and extract hour of day
df['hour'] = pd.____(df['hour'], format = '%y%m%d%H')
df['hour_of_day'] = df['hour'].____.____
print(df.head(5))

# Get and plot total clicks by hour of day
df.____('hour_of_day')['click'].____.plot.bar(figsize=(12,6))
plt.ylabel('Number of clicks')
plt.title('Number of clicks by hour of day')
plt.show()
Редагувати та запускати код