Застосування просунутих трансформацій до датафреймів

У pandas є безліч вбудованих інструментів трансформації, але інколи для перетворення потрібна складніша логіка. Функція apply дає змогу застосувати визначену користувачем функцію до рядка або стовпця датафрейма, відкриваючи можливості для просунутих перетворень і створення ознак.

Функція find_street_name() виділяє назву вулиці з поля "street_address", відкидаючи номер будинку в рядку. Цю функцію вже завантажено в пам'ять, і її можна застосувати до датафрейма raw_testing_scores.

Ця вправа є частиною курсу

ETL та ELT у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

У визначенні функції transform() скористайтеся функцією find_street_name(), щоб створити новий стовпець із назвою "street_name".
Використайте функцію transform(), щоб очистити датафрейм raw_testing_scores.
Виведіть head датафрейма cleaned_testing_scores і перегляньте новий стовпець "street_name".

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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.____())

Редагувати та запускати код