Avancerade transformationer på DataFrames
pandas har en mängd inbyggda transformationsverktyg, men ibland krävs mer avancerad logik. Funktionen apply låter dig tillämpa en användardefinierad funktion på en rad eller kolumn i en DataFrame, vilket öppnar upp för avancerade transformationer och generering av nya särdrag.
Funktionen find_street_name() extraherar gatunamnet från "street_address" genom att ta bort gatunumret från strängen. Funktionen är inläst i minnet och redo att tillämpas på DataFrame:n raw_testing_scores.
Den här övningen är en del av kursen
ETL och ELT i Python
Övningsinstruktioner
- I definitionen av funktionen
transform()använder dufind_street_name()för att skapa en ny kolumn med namnet"street_name". - Använd funktionen
transform()för att rensa DataFrame:nraw_testing_scores. - Skriv ut de första raderna i DataFrame:n
cleaned_testing_scoresoch notera den nya kolumnen"street_name".
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
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.____())