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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계
df.loc[df["zip_code"] == "", "zip_code"] = "000000"
df.loc[pd.isna(df["zip_code"]), "zip_code"] = "000000"
df = df[df['zip_code'].str.len() == 5]
df["zip_code"] = df['zip_code'].str.replace('XX', '00')
df = df.reset_index(drop=True)
df["zip_code"] = pd.to_numeric(df["zip_code"], errors='coerce')
# 팬더스 DataFrame을 csv 파일로 다시 저장합니다.
df.to_csv(os.path.join(processed_dir, "processed-complaints.csv"), index=False)
코드 위치:
chapters
/
chapter3
/
3
-
6
.
py
‘기존
TFRecord
파일 가져오기’에서 설명한 대로, 기존 데이터셋을
TFRecord
데이터 구조로
변환한 다음
ImportExampleGen
컴포넌트로 수집하는 방법이 더 간단할 때도 있습니다. 이 접
근 방식은 효율적인 데이터 스트리밍이 가능한 데이터 플랫폼을 통해 데이터를 사용할 수 없을
때 유용합니다. 컴퓨터 비전 모델을 학습하는 ...