Python で機械学習モデルを作成しています。提供されたデータセットには、いくつかの数値列と 1 つのテキスト列が含まれています。テキスト列は製品のカテゴリを表します。製品カテゴリは常に次のいずれかになります。
* バイク
* 車
* バン
*ボート
scikit-learn Python パッケージを使用して回帰モデルを構築しています。
scikit-learn Python パッケージと互換性があるように、テキスト データを変換する必要があります。
コード セグメントをどのように完成させる必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。

正解:

Explanation:
ボックス 1: pandas as df
Pandas はデータ (CSV ファイル、TSV ファイル、または SQL データベースなど) を取得し、データ フレームと呼ばれる行と列を持つ Python オブジェクトを作成します。このオブジェクトは、統計ソフトウェア (たとえば、Excel や SPSS など) のテーブルと非常によく似ています。
ボックス 2: 転置[ProductCategoryMapping]
pandas Series から列にデータを再形成します。
参照:
https://datascienceplus.com/linear-regression-in-python/