Stosowanie zaawansowanych przekształceń do DataFrame'ów
pandas oferuje mnóstwo wbudowanych narzędzi do przekształcania danych, ale czasami w transformacji trzeba zastosować bardziej zaawansowaną logikę. Funkcja apply pozwala zastosować funkcję zdefiniowaną przez użytkownika do wiersza lub kolumny DataFrame, co otwiera drogę do zaawansowanych przekształceń i generowania nowych cech.
Funkcja find_street_name() wyodrębnia nazwę ulicy z kolumny "street_address", usuwając z ciągu znaków numer budynku. Ta funkcja została już wczytana do pamięci i jest gotowa do zastosowania w DataFrame raw_testing_scores.
To ćwiczenie jest częścią kursu
ETL i ELT w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- W definicji funkcji
transform()użyj funkcjifind_street_name(), aby utworzyć nową kolumnę o nazwie"street_name". - Użyj funkcji
transform(), aby oczyścić DataFrameraw_testing_scores. - Wyświetl początek DataFrame
cleaned_testing_scores, zwracając uwagę na nową kolumnę"street_name".
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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.____())