1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Маркет-баcкет аналіз у Python
Connected

Вправа

One-hot кодування даних транзакцій

Упродовж курсу ми використовуватимемо спільний конвеєр для попередньої обробки даних для Market Basket Analysis. Перший крок — імпортувати pandas DataFrame і вибрати стовпець, що містить транзакції. Кожна транзакція в цьому стовпці — це рядок із переліком товарів, розділених комами. Далі потрібно використати функцію lambda, щоб розбити кожен рядок транзакції на список, перетворивши стовпець на список списків.

У цій вправі ви почнете зі списку списків із набору даних продуктової крамниці, який доступний як transactions. Потім ви перетворите transactions на one-hot закодований DataFrame, де кожен стовпець містить значення TRUE та FALSE, що вказують, чи був товар включений до транзакції.

Інструкції

100 XP
  • Із mlxtend.preprocessing імпортуйте TransactionEncoder.
  • Створіть екземпляр енкодера транзакцій і визначте унікальні товари в transactions.
  • Виконайте one-hot кодування transactions в масив і присвойте його значення змінній onehot.
  • Перетворіть масив на pandas DataFrame, використавши назви товарів як заголовки стовпців.