Mini pipeline de nettoyage

Partie 7 · ★★★★

Enchaîne les étapes dans le bon ordre sur ce petit jeu : (1) normaliser ville (strip + minuscules), (2) supprimer les doublons complets, (3) imputer le prix manquant par la médiane des prix présents. Chaque étape travaille sur le résultat de la précédente (comme du method chaining).

import statistics as st
brut = [
    {"ville": " Paris", "prix": 10.0},
    {"ville": "paris ", "prix": 10.0},
    {"ville": "Lyon", "prix": None},
    {"ville": "LYON", "prix": 30.0},
    {"ville": "Lille", "prix": 20.0},
]
etape1 = [{"ville": l["ville"].___().lower(), "prix": l["prix"]} for l in brut]
vus, etape2 = set(), []
for l in etape1:
    cle = (l["ville"], l["prix"])
    if cle not in vus:
        vus.add(cle)
        etape2.append(l)
med = st.median([l["prix"] for l in etape2 if l["prix"] is ___ None])
final = [{"ville": l["ville"], "prix": med if l["prix"] is None else l["prix"]} for l in etape2]

Ctrl/⌘+Entrée