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實作 randomized block design

你先前合作的這家製造公司，仍想針對員工生產力進行一些實驗。之前的兩個區組（block）是隨機設定的。這樣做可行，但若能依相似特徵來分組會更好。

這次一樣載入相同的員工資料，但放在名為 productivity 的 DataFrame 中，另外還包含 1200 位同事。資料也包含一個以每小時產出單位計算的員工 'productivity_score' 欄位。這個欄位已被分箱成三組，以便依相似的生產力值建立區組。公司想在全公司推行一個新的獎勵方案，包含三種選項（'Bonus'、'Profit Sharing' 和 'Work from Home'），並隨機指派處置。

numpy 與 pandas 已分別以 np 與 pd 載入。

本練習屬於課程

Python 的實驗設計

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練習說明

  • 將 block 打散重排，建立新的 DataFrame prod_df。
  • 重設索引，避免 block 同時是索引與欄位。
  • 在 'Treatment' 欄位中隨機指派三種處置值。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Randomly assign workers to blocks
prod_df = productivity.____('____').apply(
  lambda x: x.____(____)
)

# Reset the index
prod_df = prod_df.____(____)

# Assign treatment randomly
prod_df['Treatment'] = np.random.choice(
  ['____', '____', '____'],
  size=len(____)
)
編輯並執行程式碼