Řetězení metod

Při aplikaci více operací na stejný sloupec (jako v předchozích cvičeních) jsi prováděl/a změny v několika krocích a výsledky postupně přiřazoval/a zpět. Když ale chceš na stejný sloupec aplikovat několik operací za sebou, můžeš je pro přehlednost a snazší správu „řetězit". Dosáhneš toho voláním více metod za sebou:

# Řetězení metod
df['column'] = df['column'].method1().method2().method3()

# Totéž jako
df['column'] = df['column'].method1()
df['column'] = df['column'].method2()
df['column'] = df['column'].method3()

V tomto cvičení zopakuješ kroky z předchozích dvou cvičení, ale tentokrát s využitím řetězení metod.

Toto cvičení je součástí kurzu

Feature Engineering for Machine Learning in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Odstraň čárky (,) ze sloupce RawSalary v so_survey_df.
Odstraň znaky dolaru ($) ze sloupce RawSalary.
Odstraň znaky libry (£) ze sloupce RawSalary.
Převeď sloupec RawSalary na typ float.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Use method chaining
so_survey_df['RawSalary'] = so_survey_df['RawSalary']\
                              .____\
                              .____\
                              .____\
                              .____
 
# Print the RawSalary column
print(so_survey_df['RawSalary'])

Upravit a spustit kód