可用数据
假设您要构建一个模型，用来预测某人在某一年是否会捐赠。构建基表的时间线将 2017 年设为目标期，这意味着目标基于 2017 年发生的捐赠，而预测变量基于 2017 年之前的捐赠。
所有捐赠记录都存放在一个 pandas 数据框 gifts 中，包含三列：捐赠者 id、捐赠 date 和捐赠 amount。在本练习中，您将学习如何构建一个新的 pandas 数据框，排除 2017 年及之后发生的捐赠。
本练习是课程的一部分
Python 预测分析进阶
练习说明
- 输入目标期的起始日期。
- 构建一个 pandas 数据框
gifts_before_2017，其中只包含 2017 年之前（不含 2017 年）的捐赠。 - 统计
gifts_before_2017中的捐赠数量，并将结果打印到控制台。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Start of the target is January 1st 2017
start_target = datetime(year=____, month=____, day=____)
# Select gifts made before start_target
gifts_before_2017 = gifts[____[____] < ____]
# Print the number of donations in gifts_before_2017
print(____(____))