Geavanceerde transformaties toepassen op DataFrames

pandas heeft een heleboel ingebouwde transformatietools, maar soms heb je geavanceerdere logica nodig in een transformatie. Met de functie apply kun je een door de gebruiker gedefinieerde functie toepassen op een rij of kolom van een DataFrame, waardoor je geavanceerde transformaties en featuregeneratie kunt uitvoeren.

De functie find_street_name() haalt de straatnaam uit "street_address" en verwijdert het huisnummer uit de string. Deze functie is in het geheugen geladen en klaar om toegepast te worden op de DataFrame raw_testing_scores.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

ETL en ELT in Python

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Gebruik in de definitie van de functie transform() de functie find_street_name() om een nieuwe kolom met de naam "street_name" te maken.
Gebruik de functie transform() om de DataFrame raw_testing_scores op te schonen.
Print de head van de DataFrame cleaned_testing_scores en let op de nieuwe kolom "street_name".

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

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.____())

Code bewerken en uitvoeren