Machine Learning 실습 (3)

1.4  판다스 객체에 대해서 복잡한 처리가 요구될때 : apply()

• 불필요한 문자열을 제거해보가 : 문자열 전처리

# 복잡한 처리 기능을 담은 함수와 판다스 객체를 연결하는 apply()
def str_print(s):
    """문자열을 출력하는 기능을 함"""
    print(s)

df = pd.DataFrame({'name':['유찬','우담','다연','혜주','원표'],'age':[24,26,27,20,29]})
df.apply(str_print, axis = 0) # axis = 0행방향, 열단위처리 / 1 열방향, 행단위처리

# 불필요한 문자 : (이모티콘), ㅜ, ㅠ 제거
# 사용자 정의 함수
def txt_prepro(s):
    if ('(이모티콘)' in s) or ('ㅜ' in s) or ('ㅠ' in s):
        result = s.replace('(이모티콘)', '').replace('ㅜ','').replace('ㅠ','').strip()
        return result
    else:
        return s

ai_class['content'] = ai_class['content'].apply(txt_prepro)

ai_class

# 인덱싱을 이용하여 컬럼 순서 정리하기
ai_class = ai_class[['date', 'year', 'm/d','name','content']]
ai_class