Kayıtları kaldırmak için metin filtreleri kullanma

Müşterilerine bol bol soru sormak ve değişkenlerini anlamaya zaman ayırmak her zaman işe yarar. Emlak sektöründe devredilebilir mortgage’ların (Assumable mortgage) alışılmadık olduğunu öğreniyorsun ve müşterin bunları hariç tutmanı öneriyor. Bu egzersizde like()’a benzer olan, ancak tek bir değer yerine filtre olarak kullanılacak bir değer listesi geçmemize izin veren isin() fonksiyonunu kullanacağız.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

PySpark ile Özellik Mühendisliği

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

'ASSUMABLEMORTGAGE' sütunundaki farklı değerleri incelemek için select() ve show() kullan ve 'Yes' dizgesini içeren tüm değerler için yes_values listesini oluştur.
~df['ASSUMABLEMORTGAGE'], isin() ve .isNull() kullanarak, listedeki yes_values ile eşleşen değerleri içeren kayıtları kaldıran ve null değerli kayıtları tutan bir NOT filtresi oluştur. Bu filtreyi text_filter değişkeninde sakla.
where() kullanarak text_filter filtresini df’e uygula.
df içinde kalan kayıt sayısını yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Inspect unique values in the column 'ASSUMABLEMORTGAGE'
df.____([____]).distinct().____()

# List of possible values containing 'yes'
yes_values = [____, ____]

# Filter the text values out of df but keep null values
text_filter = ~df['ASSUMABLEMORTGAGE'].isin(____) | df['ASSUMABLEMORTGAGE'].isNull()
df = df.____(text_filter)

# Print count of remaining records
print(____.____())

Kodu Düzenle ve Çalıştır