Challenge 1
Завдання
Swipe to start coding
In this challenge, you will need to work with the 'adult-census.csv' dataset. It contains both categorical and numerical data. Your task will be to prepare the data for processing.
- Read the dataset
'adult-census.csv' - Explore the dataset. Carefully check which character indicates the missed data in the dataset and replace it with the
np.nanobject - Remove rows with missing values
- Let's start with processing categorical data - columns
'workclass','sex'Use a one-hot encoding method to encode them - For numeric data (
'age','hours-per-week'), you will need to scale the data - Print processed data
Рішення
Все було зрозуміло?
Дякуємо за ваш відгук!
Секція 6. Розділ 1
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Suggested prompts:
Сумаризуйте цей розділ
Пояснити код у file
Пояснити, чому file не вирішує завдання
Awesome!
Completion rate improved to 3.33Challenge 1
Свайпніть щоб показати меню
Завдання
Swipe to start coding
In this challenge, you will need to work with the 'adult-census.csv' dataset. It contains both categorical and numerical data. Your task will be to prepare the data for processing.
- Read the dataset
'adult-census.csv' - Explore the dataset. Carefully check which character indicates the missed data in the dataset and replace it with the
np.nanobject - Remove rows with missing values
- Let's start with processing categorical data - columns
'workclass','sex'Use a one-hot encoding method to encode them - For numeric data (
'age','hours-per-week'), you will need to scale the data - Print processed data
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівВсе було зрозуміло?
Дякуємо за ваш відгук!
Секція 6. Розділ 1
single
