열 목록 삭제하기

이 데이터 세트에는 다양한 특성이 풍부하게 담겨 있지만, 모두 가치 있는 것은 아니에요. 실용적으로 다루기 어려운 항목도 많습니다. 당장은 유용하지 않은 열은 삭제해서 정리해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

PySpark로 하는 Feature Engineering

위의 열 설명 목록을 읽고, 이미 해당 열로 필터링된 데이터프레임 df에서 show()로 상위 30개 값을 살펴보세요.
주택 가격 예측과의 관련성이 낮은 두 개의 열을 골라 cols_to_drop라는 리스트로 만드세요. 컴퓨터는 맥락을 이해하지 못하고 명시적인 숫자만 해석한다는 점을 기억하세요.
drop() 함수를 사용해 데이터프레임 df에서 cols_to_drop에 있는 열들을 제거하세요.

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Show top 30 records
df.____(____)

# List of columns to remove from dataset
cols_to_drop = [____, ____]

# Drop columns in list
df = df.____(____)