Практический экзамен для инженеров по данным (DE601P) (Datacamp) ⇐ Python

[Anonymous]

У меня возникли проблемы с этим тестом (устройства и приложения для здоровья).
это ограничения



Имя столбца
Описание




user_id
Уникальный идентификатор для каждого пользователя. не должно быть пропущенных значений.


дата
Дата данных о состоянии здоровья было записано или была принята добавка, в формате даты. Пропущенных значений быть не должно.


электронная почта
Контактный адрес электронной почты пользователь. Пропущенных значений быть не должно.


user_age_group
Возрастная группа пользователь, один из: «Младше 18», «18–25», «26–35», «36–45», «46–55», «56–65», «Старше 65» или «Неизвестно», где возраст отсутствует.


experiment_name
Название эксперимента, связанного с использование дополнений. Допускаются отсутствующие значения для пользователей, у которых есть только данные о состоянии здоровья.


supplement_name
Название добавки, принятой в тот день. Допускаются множественные записи. Дни без приема добавок должны быть закодированы как «Нет приема».


dosage_gramsДозировка добавки в граммах. Если дозировка указана в мг, ее следует преобразовать путем деления на 1000. Допускаются пропущенные значения для дней без приема добавок.


< td>is_placebo
Указывает, была ли добавка плацебо (истина/ложь). Допускаются отсутствующие значения для дней без приема добавки.

average_heart_rate
Средняя частота пульса, зафиксированная носимым устройством. Отсутствующие значения допускаются.


средняя_глюкоза
Средний уровень глюкозы, зафиксированный на носимом устройстве. Отсутствующие значения допускаются.


sleep_hours
Общее время сна в часах за ночь, предшествующую журналу текущего дня. Допускаются пропущенные значения.


activity_level
Оценка уровня активности от 0 до 100. .Допускаются пропущенные значения.



после проверки столбцов типы, которые он отображает следующим образом, которые соответствуют требованию



user_id
объект




дата
datetime64[ns]

электронная почта
объект


user_age_group
категория


имя_эксперимента
объект


имя_дополнения
объект


dosage_grams
float64


is_placebo
bool


average_heart_rate
< td>float64


средняя_глюкоза
float64


sleep_hours
float64


уровень_активности
int64



но результат после отправки был таким

• Определение, запись и выполнение функций. ОК
• Интерпретируйте схему базы данных и объединяйте несколько таблиц по строкам или столбцам. Ошибка

Внимательно прочтите схему. Какие столбцы позволят вам объединить несколько таблиц? Знаете ли вы, как таблицы должны связываться друг с другом и какие строки и столбцы следует сохранять?

• Определить и заменить пропущенные значения Не удалось

В реальных данных пропущенные значения не всегда могут быть в том формате, в котором их представляет используемый вами инструмент анализа. Иногда вместо типичного представления, например пустого пропущенные значения могут быть обозначены тире (-), словом типа «отсутствует» или другим неожиданным форматом. Важно не предполагать, что функции по умолчанию будут идентифицировать и обрабатывать все возможные варианты отсутствующих данных.

• Очистка категориальных и текстовых данных путем манипулирования строками. Не удалось

Знаете ли вы, какие категории должны быть возможны в каждом столбце ваших данных? Являются ли они единственными категориями, которые действительно существуют? Если у вас есть дополнительные категории из-за орфографических ошибок или различий в написании заглавных букв, ваш анализ может оказаться неправильным.

• Преобразуйте значения между типами данных. Ошибка

Данные, имеющие неправильный формат, обычно являются сигналом того, что в данных есть что-то еще. Вы проверили значения, которые у вас есть? Почему они не того типа? Вам нужно внести изменения перед преобразованием типа?
После следования рекомендациям.
Я написал функцию merge_all_data(), которая обрабатывает эти изменения. ограничения.

• сгруппируйте группу user_age_group
• очистите Sleep_hours, чтобы она стала плавающей, и удалите строку hH в столбце
• удалить данные из user_health_data_df, чтобы убедиться, что у них есть данные о состоянии здоровья
• агрегировать, чтобы найти дозировку
• объединить их все вместе, чтобы получить все необходимые столбцы
• удалить ненужные столбцы
• преобразовать тип данных date в datetime и is_placebo в bool
• Обеспечить уникальные ежедневные записи
• Изменить порядок столбцов

это мой код

Код: Выделить всё

import pandas as pd
import numpy as np

def merge_all_data(user_health_file, supplement_usage_file, experiments_file, user_profiles_file):
user_profiles_df = pd.read_csv(user_profiles_file)
user_health_data_df = pd.read_csv(user_health_file)
supplement_usage_df = pd.read_csv(supplement_usage_file)
experiments_df = pd.read_csv(experiments_file)

# Age Grouping
bins = [0, 17, 25, 35, 45, 55, 65, np.inf]
labels = ['Under 18', '18-25', '26-35', '36-45', '46-55', '56-65', 'Over 65']
user_profiles_df['user_age_group'] = pd.cut(user_profiles_df['age'], bins=bins, labels=labels, right=False)
user_profiles_df['user_age_group'] = user_profiles_df['user_age_group'].cat.add_categories('Unknown').fillna('Unknown')
user_profiles_df.drop(columns=['age'], inplace=True)

user_health_data_df['sleep_hours'] = user_health_data_df['sleep_hours'].str.replace('[hH]', '', regex=True).astype(float)

# Supplement Usage Data
supplement_usage_df['dosage_grams'] = supplement_usage_df['dosage'] / 1000
supplement_usage_df['is_placebo'] = supplement_usage_df['is_placebo'].astype(bool)
supplement_usage_df.drop(columns=['dosage', 'dosage_unit'], inplace=True)

# Merging Data
merged_df = pd.merge(user_profiles_df, user_health_data_df, on='user_id', how='left')
merged_df = pd.merge(merged_df, supplement_usage_df, on=['user_id', 'date'], how='left')
merged_df = pd.merge(merged_df, experiments_df, on='experiment_id', how='left')

# Filling Missing Values
merged_df['supplement_name'].fillna('No intake', inplace=True)
merged_df['dosage_grams'] = merged_df['dosage_grams'].where(merged_df['supplement_name'] != 'No intake', np.nan)

# Drop Unnecessary Columns
merged_df.drop(columns=['experiment_id', 'description'], inplace=True)

# Rename and Format Date
merged_df.rename(columns={'name': 'experiment_name'}, inplace=True)
merged_df['date'] = pd.to_datetime(merged_df['date'], errors='coerce')
merged_df['is_placebo'] = merged_df['is_placebo'].astype(bool)
# Ensure Unique Daily Entries
merged_df = merged_df.groupby(['user_id', 'date']).first().reset_index()

# Reorder Columns
new_order = ['user_id', 'date', 'email', 'user_age_group', 'experiment_name',
'supplement_name', 'dosage_grams', 'is_placebo',
'average_heart_rate', 'average_glucose', 'sleep_hours', 'activity_level']
merged_df = merged_df[new_order]

return merged_df

# Example usage
merged_df = merge_all_data('user_health_data.csv', 'supplement_usage.csv', 'experiments.csv', 'user_profiles.csv')

Я вижу, что в именах эксперимента, имя_дополнения, дозировка_грамм и is_placebo разрешены пропущенные значения, поэтому я не преобразовывал их в какую-либо форму.
Я также используйте .isnull().sum() для поиска нулевых значений



user_id
0




дата
0


электронная почта
0


user_age_group
0


имя_эксперимента
721< /td>


имя_дополнения
0


dosage_grams
721


is_placebo
0


average_heart_rate
0


среднее_глюкоза
0


sleep_hours
0

< tr>
уровень_активности
0




Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... p-datacamp