DataFrame에 고급 변환 적용하기

pandas에는 다양한 내장 변환 도구가 있지만, 때로는 변환 작업에 더 고급 로직이 필요한 경우가 있습니다. apply 함수를 사용하면 DataFrame의 행이나 열에 사용자 정의 함수를 적용할 수 있어, 고급 변환과 특성 생성이 가능해집니다.

find_street_name() 함수는 "street_address"에서 거리 이름(street name)을 파싱하여 문자열에서 번지수를 제거합니다. 이 함수는 이미 메모리에 로드되어 있으며, raw_testing_scores DataFrame에 적용할 준비가 되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 하는 ETL과 ELT

강의 보기

연습 안내

transform() 함수의 정의에서 find_street_name() 함수를 사용하여 "street_name"이라는 새 열을 생성하세요.
transform() 함수를 사용하여 raw_testing_scores DataFrame을 정리하세요.
cleaned_testing_scores DataFrame의 처음 몇 개 행을 출력하여 새로 생긴 "street_name" 열을 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

def transform(raw_data):
	# Use the apply function to extract the street_name from the street_address
    raw_data["street_name"] = raw_data.____(
   		# Pass the correct function to the apply method
        ____,
        axis=1
    )
    return raw_data

# Transform the raw_testing_scores DataFrame
cleaned_testing_scores = ____(raw_testing_scores)

# Print the head of the cleaned_testing_scores DataFrame
print(cleaned_testing_scores.____())

코드 편집 및 실행