生成扁平数据集
在本练习中，您将把网络转换为一个 dataframe，其中每一行代表网络中的一个人，每一列是您在上一章计算的网络特征。 您还将为后续的预处理准备该数据集。
本练习是课程的一部分
使用 R 进行网络数据的预测分析
练习说明
- 使用
as_data_frame()函数提取客户的 dataframe。请注意，您需要的是节点属性（即 vertices）。将该数据集命名为studentnetworkdata_full - 使用
head()函数查看数据框的前几行。 - 通过基于
Churn属性进行筛选，移除已经流失的客户。将该数据框命名为studentnetworkdata_filtered - 移除名为 Churn 和 name 的前两列，因为它们已不再需要，并将该数据框命名为
studentnetworkdata。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Extract the dataset
studentnetworkdata_full <- ___(network, what = ___)
# Inspect the dataset
head(___)
# Remove customers who already churned
studentnetworkdata_filtered <- studentnetworkdata_full[-which(studentnetworkdata_full$___ == 1), ]
# Remove useless columns
studentnetworkdata <- ___[, -c(1, 2)]