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Chaining dei metodi

Quando applichi più operazioni sulla stessa colonna (come negli esercizi precedenti), hai effettuato le modifiche in più passaggi, riassegnando il risultato ogni volta. Tuttavia, quando applichi più operazioni successive sulla stessa colonna, puoi “concatenare” queste operazioni per rendere il codice più chiaro e facile da gestire. Questo si ottiene chiamando più metodi in sequenza: 

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

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

In questo esercizio ripeterai i passaggi degli ultimi due esercizi, ma usando il chaining dei metodi.

Questo esercizio fa parte del corso

Feature Engineering per il Machine Learning in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Rimuovi le virgole (,) dalla colonna RawSalary di so_survey_df.
  • Rimuovi i simboli del dollaro ($) dalla colonna RawSalary.
  • Rimuovi i simboli della sterlina (£) dalla colonna RawSalary.
  • Converti la colonna RawSalary in float.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Use method chaining
so_survey_df['RawSalary'] = so_survey_df['RawSalary']\
                              .____\
                              .____\
                              .____\
                              .____
 
# Print the RawSalary column
print(so_survey_df['RawSalary'])
Modifica ed esegui il codice