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{
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"cells": [
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {},
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"source": [
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"## Начало лабораторной \n",
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"\n",
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"Выгрузка данных из csv файла в датафрейм"
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]
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": 11,
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"metadata": {},
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"outputs": [
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{
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"name": "stdout",
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"output_type": "stream",
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"text": [
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"Index(['ID', 'Year_Birth', 'Education', 'Marital_Status', 'Income', 'Kidhome',\n",
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" 'Teenhome', 'Dt_Customer', 'Recency', 'MntWines', 'MntFruits',\n",
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|||
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|
" 'MntMeatProducts', 'MntFishProducts', 'MntSweetProducts',\n",
|
|||
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|
" 'MntGoldProds', 'NumDealsPurchases', 'NumWebPurchases',\n",
|
|||
|
|
" 'NumCatalogPurchases', 'NumStorePurchases', 'NumWebVisitsMonth',\n",
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|||
|
|
" 'AcceptedCmp3', 'AcceptedCmp4', 'AcceptedCmp5', 'AcceptedCmp1',\n",
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|||
|
|
" 'AcceptedCmp2', 'Complain', 'Z_CostContact', 'Z_Revenue', 'Response'],\n",
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" dtype='object')\n"
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]
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}
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],
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"source": [
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"import pandas as pd\n",
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"import numpy as np\n",
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|||
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"\n",
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"df = pd.read_csv(\"..//..//static//csv//marketing_campaign.csv\", sep=\"\\t\")\n",
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|||
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"\n",
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|||
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"print (df.columns)"
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]
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {},
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"source": [
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"Эта гистограмма в диапазоне с "
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]
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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|
"metadata": {},
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|||
|
|
"outputs": [],
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"source": [
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"df "
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]
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|
},
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|
|
{
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|||
|
|
"cell_type": "markdown",
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|||
|
|
"metadata": {},
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|||
|
|
"source": [
|
|||
|
|
"Out "
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|||
|
|
]
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|
|
}
|
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],
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"metadata": {
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"kernelspec": {
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"display_name": "aimenv",
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|
"language": "python",
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"name": "python3"
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|
},
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|
"language_info": {
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"codemirror_mode": {
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|
|
"name": "ipython",
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|||
|
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"version": 3
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|
},
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|
"file_extension": ".py",
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"mimetype": "text/x-python",
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|
|
"name": "python",
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|
|
"nbconvert_exporter": "python",
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|
"pygments_lexer": "ipython3",
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|
|
"version": "3.12.7"
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}
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},
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"nbformat": 4,
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"nbformat_minor": 2
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}
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