Nhìn sơ bộ
Sử dụng toàn bộ tập dữ liệu Avazu, bạn sẽ khám phá nhiều đặc trưng mới bằng cách xem kiểu dữ liệu của các cột. Dữ liệu mới bao gồm các cột phân loại như site_id, app_id, device_id, v.v., tất cả đều là các mã định danh khác nhau cho từng trang, ứng dụng và người dùng tương ứng. Bắt đầu bằng cách xác định và in ra các cột dạng số và dạng phân loại.
Dữ liệu mẫu dưới dạng DataFrame đã được nạp là df. pandas với bí danh pd cũng đã sẵn sàng trong không gian làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python
Hướng dẫn bài tập
- In các cột của
dfbằng.columns. - In các kiểu dữ liệu tương ứng của
dfbằng.dtypes. - Chọn tập con của
dfgồm các cột dạng số (dùnginclude = ['int', 'float']) và in các cột đó. - Chọn tập con của
dfgồm các cột dạng phân loại (dùnginclude = ['object']) và in các cột đó.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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.____)