執行彙總
在為圖書館和電子書商完成一些小型顧問案後，你終於接到第一個大型 market basket analysis 專案：為一家線上新奇禮品零售商提供交叉促銷建議。由於該零售商以前從未聘過資料科學家，它希望你先從探索其交易資料開始。它要求你對資料集中所有 signs 進行彙總，並計算此類別的支援度。注意，pandas 已經以 pd 匯入，且資料已以 one-hot 編碼格式載入為 onehot。
本練習屬於課程
Python 的 Market Basket Analysis
練習說明
- 選取 DataFrame 中欄名含有字串
sign的子集合。 - 列印
signs的支援度。
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。
# Select the column headers for sign items
sign_headers = [i for i in onehot.columns if i.lower().find('sign')>=0]
# Select columns of sign items using sign_headers
sign_columns = onehot[____]
# Perform aggregation of sign items into sign category
signs = sign_columns.sum(axis = 1) >= 1.0
# Print support for signs
print('Share of Signs: %.2f' % ____.mean())