Aplikování pokročilých transformací na DataFrames

pandas nabízí celou řadu vestavěných transformačních nástrojů, ale někdy je potřeba použít složitější logiku. Funkce apply ti umožňuje aplikovat vlastní funkci na řádek nebo sloupec DataFrame – a tím otevírá dveře k pokročilým transformacím i generování nových příznaků.

Funkce find_street_name() vyextrahuje název ulice ze sloupce "street_address" tím, že z řetězce odstraní číslo popisné. Tato funkce je už načtena do paměti a je připravena k použití na DataFrame raw_testing_scores.

Toto cvičení je součástí kurzu

ETL a ELT v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

V definici funkce transform() použij funkci find_street_name() k vytvoření nového sloupce s názvem "street_name".
Pomocí funkce transform() vyčisti DataFrame raw_testing_scores.
Vypiš prvních několik řádků DataFrame cleaned_testing_scores a všimni si nového sloupce "street_name".

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

def transform(raw_data):
	# Use the apply function to extract the street_name from the street_address
    raw_data["street_name"] = raw_data.____(
   		# Pass the correct function to the apply method
        ____,
        axis=1
    )
    return raw_data

# Transform the raw_testing_scores DataFrame
cleaned_testing_scores = ____(raw_testing_scores)

# Print the head of the cleaned_testing_scores DataFrame
print(cleaned_testing_scores.____())

Upravit a spustit kód