Encadenamiento de métodos

Cuando aplicas varias operaciones sobre la misma columna (como en los ejercicios anteriores), hiciste los cambios en varios pasos, asignando el resultado en cada uno. Sin embargo, si realizas varias operaciones sucesivas sobre la misma columna, puedes «encadenarlas» para que el código sea más claro y fácil de mantener. Esto se consigue llamando a varios métodos de forma secuencial:

# Encadenamiento de métodos
df['column'] = df['column'].method1().method2().method3()

# Equivale a
df['column'] = df['column'].method1()
df['column'] = df['column'].method2()
df['column'] = df['column'].method3()

En este ejercicio repetirás los pasos que hiciste en los dos ejercicios anteriores, pero usando encadenamiento de métodos.

Este ejercicio forma parte del curso

Ingeniería de características para Machine Learning en Python

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Instrucciones del ejercicio

Elimina las comas (,) de la columna RawSalary de so_survey_df.
Elimina los signos de dólar ($) de la columna RawSalary.
Elimina los signos de libra (£) de la columna RawSalary.
Convierte la columna RawSalary a tipo float.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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

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