pandas로 판매 데이터 변환하기
데이터셋에서 인사이트를 추출하기 전에, 데이터를 제대로 활용하려면 열의 타입을 바꿔야 할 때가 있어요. 특히 시간(temporal) 데이터 타입은 여러 방식으로 저장될 수 있어 이런 일이 자주 발생합니다.
이 예제에서는 pandas가 pd로 임포트되어 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 ETL과 ELT
연습 안내
transform()함수를 업데이트하여"Order Date"열의 데이터를datetime타입으로 변환하세요.- DataFrame을 필터링하여
"Price Each"가 10달러 미만인 행만 포함하세요. - DataFrame의 각 열 데이터 타입을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
raw_sales_data = extract("sales_data.csv")
def transform(raw_data):
# Convert the "Order Date" column to type datetime
raw_data["Order Date"] = pd.____(____, format="%m/%d/%y %H:%M")
# Only keep items under ten dollars
clean_data = raw_data.loc[____, :]
return clean_data
clean_sales_data = transform(raw_sales_data)
# Check the data types of each column
print(____)