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Chaînage de méthodes

Lorsque vous appliquez plusieurs opérations sur la même colonne (comme dans les exercices précédents), vous avez effectué les modifications en plusieurs étapes, en réassignant le résultat à chaque fois. Cependant, lorsqu'il s'agit d'enchaîner plusieurs opérations successives sur la même colonne, vous pouvez « chaîner » ces opérations pour plus de clarté et pour en faciliter la gestion. Il suffit d'appeler plusieurs méthodes à la suite :

# Chaînage de méthodes
df['column'] = df['column'].method1().method2().method3()

# Équivalent à 
df['column'] = df['column'].method1()
df['column'] = df['column'].method2()
df['column'] = df['column'].method3()

Dans cet exercice, vous allez reprendre les étapes réalisées dans les deux derniers exercices, mais en utilisant le chaînage de méthodes.

Cette activité fait partie du cours

Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

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Instructions de l’exercice

  • Retirez les virgules (,) de la colonne RawSalary de so_survey_df.
  • Retirez les signes dollar ($) de la colonne RawSalary.
  • Retirez les signes livre (£) de la colonne RawSalary.
  • Convertissez la colonne RawSalary au type float.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Use method chaining
so_survey_df['RawSalary'] = so_survey_df['RawSalary']\
                              .____\
                              .____\
                              .____\
                              .____
 
# Print the RawSalary column
print(so_survey_df['RawSalary'])
Modifier et exécuter le code