整合所学

在前面的练习中，您定义了函数 create_pig_table。给定一个基表和一个预测变量，该函数会为该预测变量创建一张用于绘制预测变量洞察图（predictor insight graph）的数据表：

pig_table = create_pig_table(basetable,target,variable)

接着，您编写了函数 plot_pig，它会基于这张洞察图数据表绘制预测变量洞察图：

plot_pig(pig_table, variable)

在实际工作中，您往往需要一次性生成多张预测变量洞察图。本练习将带您学习如何使用 for 循环自动完成这一过程。

本练习是课程的一部分

Python 预测分析入门

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练习说明

针对 variables 中的每个变量，创建一张预测变量洞察图数据表。基表已加载在 basetable 中。
针对 variables 中的每个变量，绘制对应的预测变量洞察图。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Variables you want to make predictor insight graph tables for
variables = ["income","gender","disc_mean_gift","disc_time_since_last_gift"]

# Loop through the variables
for variable in variables: 
    
    # Create the predictor insight graph table
    pig_table = ____(____, "target", variable)
    
    # Plot the predictor insight graph
    ____(____, variable)

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