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मेथड चेनिंग

जब आप एक ही कॉलम पर कई ऑपरेशन लगाते हैं (जैसा कि पिछले अभ्यासों में किया), तो आपने हर स्टेप में नतीजे को वापस असाइन किया. लेकिन जब एक ही कॉलम पर कई क्रमिक ऑपरेशन लगाने हों, तो स्पष्टता और मैनेजमेंट की आसानी के लिए आप उन्हें एक साथ "चेन" कर सकते हैं. यह कई मेथड को क्रम से कॉल करके किया जा सकता है: 

# Method chaining
df['column'] = df['column'].method1().method2().method3()

# Same as 
df['column'] = df['column'].method1()
df['column'] = df['column'].method2()
df['column'] = df['column'].method3()

इस अभ्यास में आप पिछले दो अभ्यासों में किए गए स्टेप्स को दोहराएँगे, लेकिन इस बार मेथड चेनिंग का उपयोग करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • so_survey_df के RawSalary कॉलम से कॉमा (,) हटाएँ.
  • RawSalary कॉलम से डॉलर ($) के निशान हटाएँ.
  • RawSalary कॉलम से पाउंड (£) के निशान हटाएँ.
  • RawSalary कॉलम को float में कन्वर्ट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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