Tách cột số và cột phân loại
Ở bài tập trước, bạn đã khám phá đặc điểm của bộ dữ liệu và sẵn sàng tiền xử lý dữ liệu. Bây giờ, bạn sẽ tách các biến phân loại và biến số khỏi DataFrame telco_raw với một ngưỡng số lượng giá trị duy nhất tùy chỉnh để phân biệt phân loại vs. số. Mô-đun pandas đã được import sẵn là pd.
Bộ dữ liệu churn viễn thông thô telco_raw đã được nạp sẵn dưới dạng DataFrame của pandas. Bạn có thể làm quen với bộ dữ liệu bằng cách khám phá nó trong console.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Marketing với Python
Hướng dẫn bài tập
- Lưu tên các cột
customerIDvàChurn. - Gán cho
categoricalcác tên cột có ít hơn 5 giá trị duy nhất. - Xóa
targetkhỏi danh sách. - Gán cho
numericaltất cả tên cột không thuộccustid,targetvàcategorical.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Store customerID and Churn column names
custid = ['___']
target = ['___']
# Store categorical column names
categorical = telco_raw.___()[telco_raw.nunique() < ___].keys().tolist()
# Remove target from the list of categorical variables
categorical.remove(___[0])
# Store numerical column names
numerical = [x for x in telco_raw.___ if x not in custid + ___ + categorical]