НачатьНачать бесплатно

Цепочка методов

В предыдущих упражнениях вы применяли несколько операций к одному столбцу последовательно, сохраняя результат на каждом шаге. Однако такие операции можно объединить в цепочку — это делает код компактнее и удобнее для чтения. Для этого методы вызываются один за другим:

# Цепочка методов
df['column'] = df['column'].method1().method2().method3()

# То же самое, что
df['column'] = df['column'].method1()
df['column'] = df['column'].method2()
df['column'] = df['column'].method3()

В этом упражнении вы повторите шаги из двух предыдущих задач, но на этот раз воспользуетесь цепочкой методов.

Это упражнение является частью курса

Конструирование признаков для машинного обучения в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Удалите запятые (,) из столбца RawSalary набора данных so_survey_df.
  • Удалите знаки доллара ($) из столбца RawSalary.
  • Удалите знаки фунта (£) из столбца RawSalary.
  • Преобразуйте столбец RawSalary к типу float.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Use method chaining
so_survey_df['RawSalary'] = so_survey_df['RawSalary']\
                              .____\
                              .____\
                              .____\
                              .____
 
# Print the RawSalary column
print(so_survey_df['RawSalary'])
Редактировать и запускать код