Menu
CoddyTech
flag Ar iconالعربيةdown icon

مراجعة: إعلانات السيارات

جزء من قسم الإحصاء لتعلّم الآلة في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 55 من 64.

challenge icon

التحدي

متوسط

يُجهّز موقع سيارات مستعملة الإعلانات لنموذج تسعير. يحتوي listings.csv على fuel وcondition (fair وgood وexcellent) وkm وprice. يقرأ البرنامج قيمة fuel.

  1. أضف condition_score: fair تساوي 1، وgood تساوي 2، وexcellent تساوي 3.
  2. أضف mileage: low حتى 50000 كم، وmid حتى 120000، وhigh حتى 300000.
  3. حوّل fuel إلى ترميز one-hot داخل cars (dtype=int).
  4. اطبع الشكل، وعدد السيارات في كل فئة من فئات المسافة المقطوعة، وعدد الإعلانات التي تطابق نوع الوقود المُدخل، ومتوسط السعر ومتوسط الحالة (بدقتين عشريتين).

تُحوَّل خمسة إعلانات أخرى إلى هذا الجدول:

خمسة إعلانات أخرى: تتحول الأعمدة الأربعة fuel وcondition وkm وprice إلى 8 أعمدة. تبقى condition وkm وprice؛ وينتج عن condition الحقل condition_score، وعن km الحقل mileage، ويتحول fuel إلى fuel_diesel وfuel_hybrid وfuel_petrol

عند إدخال hybrid، تكون المخرجات:

Shape: (5, 8)
mileage
low     1
mid     3
high    1
Name: count, dtype: int64
hybrid listings: 3
Mean price: 10500.0
Mean condition: 2.0

جرّب بنفسك

import pandas as pd

cars = pd.read_csv("listings.csv")
fuel = input()

# اكتب الكود الخاص بك أدناه

جميع دروس الإحصاء لتعلّم الآلة

تدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت