起步
在本练习中，您将通过一些基础的 DataFrame 操作快速查看示例数据，并初步了解 CTR。数据来自 Avazu，这是一家全球领先的广告平台，数据捕捉了不同网站和 App 上、各种设备类型的用户交互。
目标变量在 click 列。hour 列采用 YYMMDDHH 格式，另外还有一些整数列：device_type 表示设备类型，banner_pos 表示横幅广告（也称展示广告）的展示位置，等等。其余变量会在后续章节介绍。
以 DataFrame 形式的示例数据已加载为 df。pandas 已以 pd 导入并可在您的工作区中使用。
本练习是课程的一部分
用 Python 预测 CTR 的机器学习实战
练习说明
- 使用
.isin()定义变量X。X包含除click列之外的所有列。 - 定义变量
y，可通过df.click获取。 - 打印
y中取值为1的行所占比例，这代表示例 CTR，可使用y.sum()。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Look at basics of Dataframe
print(df.head(5))
print(df.columns)
# Define X and y
X = df.____[:, ~df.columns.____(['click'])]
y = df.____
# Sample CTR
print("Sample CTR :\n",
y.____/len(y))