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함수 추출하기

대학 졸업을 예측하는 모델을 개발하면서, 아래 코드를 작성해 학생들의 연도별 GPA에 대한 z-점수(z-점수는 평균으로부터의 표준편차 수를 의미함)를 계산했습니다. 이제 프로덕션 수준의 시스템으로 전환하려면 반복을 줄여야 합니다. z-점수를 계산하는 함수를 작성하면 개선할 수 있습니다.

# 연도별 GPA 표준화
df['y1_z'] = (df.y1_gpa - df.y1_gpa.mean()) / df.y1_gpa.std()
df['y2_z'] = (df.y2_gpa - df.y2_gpa.mean()) / df.y2_gpa.std()
df['y3_z'] = (df.y3_gpa - df.y3_gpa.mean()) / df.y3_gpa.std()
df['y4_z'] = (df.y4_gpa - df.y4_gpa.mean()) / df.y4_gpa.std()

참고: df는 pandas DataFrame이며, 각 행은 한 명의 학생을 나타내고, 연도별 학생 GPA를 담은 4개의 열 y1_gpa, y2_gpa, y3_gpa, y4_gpa가 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 함수 작성하기

강의 보기

연습 안내

  • 함수가 한 열의 z-점수를 반환하도록 완성하세요.
  • 원본 GPA 점수(df.y1_gpa, df.y2_gpa 등)에서 각 연도의 z-점수(df['y1_z'], df['y2_z'] 등)를 이 함수를 사용해 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

def standardize(column):
  """Standardize the values in a column.

  Args:
    column (pandas Series): The data to standardize.

  Returns:
    pandas Series: the values as z-scores
  """
  # Finish the function so that it returns the z-scores
  z_score = (____ - ____.____()) / ____.____()
  return z_score

# Use the standardize() function to calculate the z-scores
df['y1_z'] = ____
df['y2_z'] = ____
df['y3_z'] = ____
df['y4_z'] = ____
코드 편집 및 실행