add day11 homework

Author: alvinhuu

D11_pandas_nan/homework.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+import pandas as pd  
+# 運用編碼處理類別資料
+# 補缺失值
+# 作業重點:
+
+# 類別編碼有多種方法，需分辨使用方法與時機
+# 補缺失值須因應情境決定如何補值
+# 題目 : 將以下問卷資料的職業(Profession)欄位缺失值填入字串'others'，更進一步將字串做編碼。 此時用什麼方式做編碼比較適合?為什麼?
+q_df = pd.DataFrame([['male', 'teacher'], 
+                    ['male', 'engineer'], 
+                    ['female', None], 
+                    ['female', 'engineer']],columns=['Sex','Profession'])
+
+
+#缺失值填入字串'others'
+print(q_df.fillna('others'))
+
+#更進一步將字串做編碼。 此時用什麼方式做編碼比較適合?為什麼?
+print( 'one-hot \n %s' % pd.get_dummies(q_df)) 
+data_le=pd.DataFrame(q_df)
+print('Label encoding \n%s' % data_le)
+
+print('取值之間沒有大小的意義, 使用 one-hot 編碼比較好')