カテゴリの再マッピング II
前の演習では、'american'、'asian'、'italian' の料理タイプのタイポを cuisine_type 列に格納されたものとして再マッピングするための距離のカットオフ値が 80 であると判断しました。
この演習では、fuzywuzzy.process の extract() 関数を使って、類似スコアが 80 以上の一致を各正しい料理タイプごとに見つけ、それらをそれで置き換えることで、これまでの内容をまとめます。process.extract() を使って文字列と文字列の配列を比較した場合、出力は以下の形式のタプルのリストになります。
(closest match, similarity score, index of match)
restaurants DataFrame は環境内に用意されており、正しい料理タイプ(categories、'italian'、'asian')を含む 'american' リストにアクセスできます。
この演習はコースの一部です
Pythonによるデータクリーニング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Inspect the unique values of the cuisine_type column
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