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메서드 체이닝

같은 열에 여러 연산을 적용할 때(이전 연습 문제처럼) 단계별로 결과를 다시 할당했어요. 하지만 같은 열에 여러 연산을 연속해서 적용한다면, 관리와 가독성을 위해 이러한 연산을 하나로 "체이닝"할 수 있어요. 이는 여러 메서드를 순차적으로 호출하면 됩니다: 

# 메서드 체이닝
df['column'] = df['column'].method1().method2().method3()

# 아래와 동일
=df['column'] = df['column'].method1()
df['column'] = df['column'].method2()
df['column'] = df['column'].method3()

이 연습 문제에서는 직전 두 연습 문제에서 수행한 단계를 메서드 체이닝을 사용해 다시 진행해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Machine Learning 특성 공학

강의 보기

연습 안내

  • so_survey_df의 RawSalary 열에서 쉼표(,)를 제거하세요.
  • RawSalary 열에서 달러($) 기호를 제거하세요.
  • RawSalary 열에서 파운드(£) 기호를 제거하세요.
  • RawSalary 열을 float으로 변환하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Use method chaining
so_survey_df['RawSalary'] = so_survey_df['RawSalary']\
                              .____\
                              .____\
                              .____\
                              .____
 
# Print the RawSalary column
print(so_survey_df['RawSalary'])
코드 편집 및 실행