Revisão: Resultados da Pesquisa

Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 46 de 60.

Desafio

Médio

Um aplicativo de streaming pediu que seus usuários dessem uma nota de 1 a 10. Alguns não responderam, então survey.csv tem células de pontuação vazias:

As primeiras sete linhas de survey.csv em uma tabela de age_group, dispositivo e pontuação; a linha 6 não tem pontuação, marcada como NaN

Crie um relatório organizado para a equipe:

Imprima Missing scores: e quantos são.
Remova as linhas com uma lacuna e, em seguida, imprima Answers kept: e quantas linhas restaram.
Das linhas mantidas, imprima as respostas por dispositivo, começando pelo mais comum.
Imprima uma tabela com as pontuações mean e max de cada faixa etária.

Para outra pesquisa, o relatório é:

Missing scores: 2
Answers kept: 18
device
laptop    10
phone      5
tablet     3
Name: count, dtype: int64
           mean   max
age_group            
18-29       7.5  10.0
30-44       6.4   9.0
45+         5.0   8.0

Experimente você mesmo

import pandas as pd

survey = pd.read_csv("survey.csv")

# Escreva seu código abaixo

Todas as lições de Dados e gráficos

1Introdução

Olá, Machine Learning O que é um modelo?Importando bibliotecas Seu primeiro gráfico

4Moldando dados

Remodelando arrays Unindo arrays Números aleatórios Revisão: simulação de dados

7DataFrames do pandas

Series DataFrames Lendo arquivos CSV Inspecionando os dados Selecionando colunas Revisão: avaliações de filmes

10Plotando DataFrames

Plotando um DataFrame Dispersão a partir de colunas Uma cor por grupo Histograma de uma coluna Revisão: vendas do café

2Arrays do NumPy

Criando arrays Forma e tamanho Intervalos de números Indexação e fatiamento Revisão: grade de temperaturas

5Gráficos de Linhas e Dispersão

Rótulos e Títulos Gráficos de Dispersão Várias Linhas e Legendas Cores e Marcadores Figuras e Eixos Revisão: Passos Semanais

8Filtragem e Ordenação

Selecionando Linhas Filtrando Linhas Ordenando Valores Novas Colunas Revisão: Principais Produtos

11Conjuntos de dados para ML

Conjuntos de dados integrados Atributos e rótulos Explorando por classe Visualizando as classes Revisão: conjunto de dados Wine

3Matemática com Arrays

Operações matemáticas em arrays inteiros Estatísticas resumidas Estatísticas por eixo Broadcasting Máscaras booleanas Revisão: notas das provas

6Gráficos para Dados

Gráficos de barras Histogramas Vários gráficos em um só Imagens como arrays Revisão: Relatório de chuvas

9Agrupamento e Limpeza

Contagem de Valores Agrupamento de Dados Vários Resumos Valores AusentesRevisão: Resultados da Pesquisa

12Desafios Finais

Relatório de Vendas Leituras do Sensor Dígitos de Relance Explorador de Pinguins

Pratique por conta própria: Compilador de Python online