MulaiMulai sekarang secara gratis

Memisahkan rental rate

Pada latihan video, Anda melihat cara menggunakan pandas untuk memisahkan kolom alamat email dari tabel film guna mengekstrak nama domain pengguna. Misalkan Anda ingin memahami lebih baik tarif yang dibayar pengguna untuk film, sehingga Anda memutuskan untuk membagi kolom rental_rate menjadi dolar dan sen.

Dalam latihan ini, Anda akan menggunakan teknik yang sama seperti pada latihan video untuk melakukan hal tersebut! Tabel film telah dimuat ke dalam DataFrame pandas film_df. Ingat, tujuannya adalah memisahkan kolom rental_rate menjadi dolar dan sen.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pengantar Data Engineering

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Gunakan metode .astype() untuk mengonversi kolom rental_rate menjadi kolom objek string, lalu tetapkan hasilnya ke rental_rate_str.
  • Pecah rental_rate_str pada '.' dan perluas hasilnya menjadi kolom. Tetapkan hasilnya ke rental_rate_expanded.
  • Masukkan kolom yang baru dibuat ke dalam films_df menggunakan nama kolom rental_rate_dollar dan rental_rate_cents, masing-masing diatur ke versi yang telah diperluas dengan menggunakan indeks yang sesuai.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Get the rental rate column as a string
rental_rate_str = film_df.____.____("____")

# Split up and expand the column
rental_rate_expanded = rental_rate_str.____.____("____", expand=True)

# Assign the columns to film_df
film_df = film_df.assign(
    ____=____[____],
    ____=____[____],
)
Edit dan Jalankan Kode