Применение сложных преобразований к DataFrame
В pandas есть множество встроенных инструментов для преобразования данных, но иногда для преобразования требуется более сложная логика. Функция apply позволяет применять пользовательскую функцию к строке или столбцу DataFrame, что открывает возможности для сложных преобразований и создания новых признаков.
Функция find_street_name() извлекает название улицы из "street_address", отбрасывая номер дома из строки. Эта функция уже загружена в память и готова к применению к DataFrame raw_testing_scores.
Это упражнение является частью курса
ETL и ELT в Python
Инструкции к упражнению
- В определении функции
transform()используйте функциюfind_street_name(), чтобы создать новый столбец с названием"street_name". - Используйте функцию
transform(), чтобы очистить DataFrameraw_testing_scores. - Выведите первые строки DataFrame
cleaned_testing_scores, обратив внимание на новый столбец"street_name".
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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.____())