Ponowne mapowanie kategorii II
W poprzednim ćwiczeniu określono, że próg odległości do ponownego mapowania literówek w typach kuchni 'american', 'asian' i 'italian' przechowywanych w kolumnie cuisine_type wynosi 80.
W tym ćwiczeniu połączysz to wszystko razem: znajdziesz dopasowania z wynikami podobieństwa równymi lub wyższymi niż 80, korzystając z funkcji extract() z fuzywuzzy.process, dla każdego poprawnego typu kuchni, a następnie zastąpisz te dopasowania właściwą wartością. Pamiętaj, że porównując ciąg znaków z tablicą ciągów za pomocą process.extract(), wynikiem jest lista krotek, z których każda ma następujący format:
(closest match, similarity score, index of match)
DataFrame restaurants jest dostępny w twoim środowisku, a lista categories zawiera poprawne typy kuchni ('italian', 'asian' i 'american').
To ćwiczenie jest częścią kursu
Czyszczenie danych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Inspect the unique values of the cuisine_type column
print(____)