定义目标变量
此处，您将构建一个 pandas 透视表：行是客户，列是发票月份，值为发票数量。您将使用最后一个月的值作为目标变量。其余变量可作为模型中的滞后特征。虽然本练习不会用到它们，但强烈建议您尝试加入这些变量，看看是否能在接下来的练习中获得更好的模型表现。
pandas 和 numpy 库已分别以 pd 和 np 名称导入。online 数据集也已为您加载。
本练习是课程的一部分
Python 营销中的机器学习
练习说明
- 使用
pivot_table()函数构建一个透视表，统计发票数量。 - 将 2011 年 11 月的销售数据列名存为一个列表。
- 将目标值存为
Y。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Build a pivot table counting invoices for each customer monthly
cust_month_tx = pd.___(data=online, values='___',
index=['___'], columns=['___'],
aggfunc=pd.Series.nunique, fill_value=0)
# Store November 2011 data column name as a list
target = ['2011-___']
# Store target value as `Y`
Y = cust_month_tx[___]