🎯 Как выбрать целевую переменную pandas: основные советы и методы

Для выбора целевой переменной в библиотеке pandas вам потребуется указать столбец с данными, которые являются вашей целевой переменной.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Возраст': [25, 30, 35, 40],
        'Зарплата': [50000, 60000, 75000, 90000],
        'Целевая переменная': [0, 1, 0, 1]}

df = pd.DataFrame(data)

# Выбираем целевую переменную
target_variable = df['Целевая переменная']

В приведенном примере мы создаем DataFrame с данными о возрасте, зарплате и целевой переменной. Затем мы выбираем столбец "Целевая переменная" в переменную "target_variable".

Как выбрать целевую переменную pandas

Целевая переменная - это переменная, к которой мы стремимся предсказывать или прогнозировать с использованием моделей машинного обучения. Важно правильно выбрать целевую переменную, так как это может существенно повлиять на результаты вашей модели.

В библиотеке pandas вы можете выбрать целевую переменную из своего набора данных с помощью одной из следующих опций:

Опция 1: Индексация

import pandas as pd

data = pd.read_csv('dataset.csv')
target_variable = data['Target']
    

В этом случае вы можете использовать оператор квадратных скобок и указать название столбца, содержащего целевую переменную. Например, если целевая переменная находится в столбце с названием "Target", вы можете использовать код выше для ее выбора.

Опция 2: Метод loc

import pandas as pd

data = pd.read_csv('dataset.csv')
target_variable = data.loc[:, 'Target']
    

В данном случае мы используем метод loc, который позволяет выбрать столбец по его имени. Здесь 'Target' - это название столбца с целевой переменной. С помощью оператора ":", мы указываем, что хотим выбрать все строки.

Опция 3: Метод iloc

import pandas as pd

data = pd.read_csv('dataset.csv')
target_variable = data.iloc[:, column_index]
    

Если вы знаете индекс столбца, содержащего целевую переменную, вы можете использовать метод iloc. Здесь column_index - это индекс столбца, начиная с 0. Например, если целевая переменная находится во втором столбце, column_index будет равен 1.

Опция 4: Создание нового столбца

import pandas as pd

data = pd.read_csv('dataset.csv')
data['Target'] = target_variable
    

Если целевая переменная в наборе данных отсутствует и вы хотите создать новый столбец, вы можете использовать оператор квадратных скобок для присваивания значения целевой переменной. В данном примере мы предполагаем, что целевая переменная уже существует и называется 'Target'.

Выбрав целевую переменную, вы можете использовать ее для обучения моделей машинного обучения, классификации или регрессии. Помните, что правильный выбор целевой переменной зависит от вашего конкретного набора данных и целей анализа.