天池新人實戰(zhàn)賽之[離線賽]（轉(zhuǎn)）

import pandas as pd

import re?

# pandas 讀取商品子集（P）train_item=pd.read_csv('tianchi_fresh_comp_train_item.csv')?

# 查看商品子集數(shù)據(jù)的數(shù)量?

train_item['item_id'].count()# 查看商品子集前10條的數(shù)據(jù)?

train_item.head(10)?

?# 讀取用戶商品交互數(shù)據(jù)（D）train_user=pd.read_csv('tianchi_fresh_comp_train_user.csv')?

# 查看用戶商品交互數(shù)據(jù)數(shù)量?

train_user['user_id'].count()?

# 查看用戶商品交互數(shù)據(jù)的前10條train_user.head(10)?

?# 查看每一列的異常值?

train_user.apply(lambda x : sum(x.isnull()))

?# 查看日期和行為數(shù)據(jù)?

train_user['time'].value_counts()train_user['behavior_type'].value_counts()

# 篩選出 behavior_type==3,即加入購物車數(shù)據(jù)?

train_user = train_user[train_user['behavior_type']==3]

train_user['behavior_type'].value_counts()

?# 篩選出12月18日一天的數(shù)據(jù)

regex = re.compile(r'^2014-12-18+ \d+$')

def date(column):?

? ? ? ? ? ?if re.match(regex,column['time']):?

? ? ? ? ? ? ? ? ? date,hour = column['time'].split(' ')??

? ? ? ? ? ? ? ? ? return date?

? ? ? ? ? ?else: return 'null'

train_user['time'] = train_user.apply( date , axis=1)

train_user = train_user[(train_user['time'] == '2014-12-18')]train_user.head(10)

?# 刪除掉多余項?

train_user = train_user.drop(['user_geohash'] , axis=1)train_user = train_user.drop(['item_category'] , axis=1)train_user = train_user.drop(['behavior_type'] , axis=1)train_user = train_user.drop(['time'],axis=1)

?# 查看結(jié)果數(shù)據(jù)集?

train_user['item_id'].count()?

# 生成sample_submission.csv 文件，保存train_user.to_csv('sample_submission.csv',index=False)print('completed!')


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