初探資料
使用完整的 Avazu 資料集，你將透過檢視各欄位的資料型別來探索各種新特徵。新的資料包含像是 site_id、app_id、device_id 等類別型欄位，分別代表網站、App 與使用者的各式識別碼。首先，你會找出並印出數值型與類別型的欄位。
以 DataFrame 形式的範例資料已載入為 df。已在工作環境中提供 pandas 並匯入為 pd。
本練習屬於課程
用 Python 透過機器學習預測 CTR
練習說明
- 使用
.columns列出df的欄位。 - 使用
.dtypes列出df對應的資料型別。 - 選取
df中數值型欄位的子集（使用include = ['int', 'float']），並印出這些欄位。 - 選取
df中類別型欄位的子集（使用include = ['object']），並印出這些欄位。
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。
# 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.____)