Answer Seeker

يحتوي ملف CSV المسمى answers.csv على إجابات عشوائية. في هذا التحدي، سنقوم بإجراء تحليل عميق.

إليك أول 5 أسطر من الملف:

answer_id,value
1,"She learned that water bottles are no longer just to hold liquid, but they're also status symbols."
2,"When she didn’t like a guy who was trying to pick her up, she started using sign language."
3,"Eating eggs on Thursday for choir practice was recommended."
4,"He dreamed of leaving his law firm to open a portable dog wash."

• قم بإنشاء عمود باسم num_words واحسب عدد الكلمات في كل إجابة.
• قم بإنشاء عمود باسم num_exclamation واحسب عدد علامات التعجب في كل إجابة.
• قم بإنشاء عمود باسم num_question واحسب عدد علامات الاستفهام في كل إجابة.
• قم بإنشاء عمود باسم num_dot واحسب عدد النقاط في كل إجابة.
• قم بإنشاء عمود باسم num_symbols يجمع قيم num_exclamation و num_questions و num_dots.
• قم بإنشاء عمود باسم upper_chars واحسب عدد الأحرف الكبيرة (upper-case) في كل إجابة.

 علامة الاستفهام والنقطة هما حرفان خاصان. أضف "\" و <strong>r</strong> (raw) قبل السلسلة النصية عند التعامل معهما: r"\?", r"\."

احفظ النتيجة في df