Виклик: Сітка Трансформацій
Swipe to start coding
Вам надано набір даних Titanic з бібліотеки seaborn.
Ваша мета — виконати трансформацію даних за допомогою pandas та scikit-learn.
Виконайте наступні кроки:
- Завантажте набір даних за допомогою
sns.load_dataset("titanic"). - Заповніть пропущені значення у стовпцях
ageтаembarked(середнє значення та мода відповідно). - Закодуйте категоріальні стовпці
sexтаembarkedза допомогоюpd.get_dummies()(видаліть першу категорію для уникнення надмірності). - Масштабуйте числові стовпці
ageтаfareза допомогоюStandardScaler. - Створіть новий стовпець
family_size = sibsp + parch + 1. - Поверніть трансформований набір даних як
transformed_data.
Виведіть .head() для попереднього перегляду результату.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain that in simpler terms?
What are some examples related to this topic?
How does this information apply to real-world situations?
Awesome!
Completion rate improved to 8.33Виклик: Сітка Трансформацій
Свайпніть щоб показати меню
Swipe to start coding
Вам надано набір даних Titanic з бібліотеки seaborn.
Ваша мета — виконати трансформацію даних за допомогою pandas та scikit-learn.
Виконайте наступні кроки:
- Завантажте набір даних за допомогою
sns.load_dataset("titanic"). - Заповніть пропущені значення у стовпцях
ageтаembarked(середнє значення та мода відповідно). - Закодуйте категоріальні стовпці
sexтаembarkedза допомогоюpd.get_dummies()(видаліть першу категорію для уникнення надмірності). - Масштабуйте числові стовпці
ageтаfareза допомогоюStandardScaler. - Створіть новий стовпець
family_size = sibsp + parch + 1. - Поверніть трансформований набір даних як
transformed_data.
Виведіть .head() для попереднього перегляду результату.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
