Modifier les chaînes de caractères
Leçon 12 sur 19 du cours Analyse de données avec Pandas de Coddy.
Les chaînes de caractères sont un peu plus complexes à manipuler car on ne peut pas simplement y ajouter 5 ou les comparer à un nombre. Pour cela, Pandas dispose d'un outil spécial .str qui nous permet d'utiliser de nombreuses méthodes supportées par les chaînes de caractères Python telles que : .upper(), .lower(), .split() .len(), etc.
Pour convertir une colonne de chaînes de caractères en lettres majuscules :
df["existing_column"] = df["existing_column"].str.upper()Pour enchaîner plusieurs méthodes, nous devons utiliser plusieurs .str car chaque méthode renvoie un objet Series :
.str.upper().str.split().str.lower()...Pour créer une colonne first_name et une colonne last_name à partir d'un full_name :
df["first_name"] = df["full_name"].str.split(" ").str[0]
df["last_name"] = df["full_name"].str.split(" ").str[1] Défi
FacileLe fichier CSV stats.csv contient des informations sur des statistiques.
Voici les 5 premières lignes du fichier :
ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID,CATEGORY
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1,SHOW
2,Solomon Islands,Pearl violet,crocheting,4,0.6108,1,TREE
3,Germany,Bottle green,calligraphy,12,0.88646,0,SHOW
4,Mauritania,Fawn brown,paper cutting,9,0.058,1,JAPE- Modifiez la colonne
COLORpour qu'elle ne contienne que le dernier mot de la colonneCOLOR. - Ajoutez une colonne nommée
COUNTRY_LENGTHqui contient le nombre de caractères de la colonneCOUNTRY. - Filtrez toutes les lignes où la colonne
SKILLne contient qu'un seul mot (par exemple, "wood chopper" contient deux mots).
Stockez le résultat dans la variable df.
Essayez vous-même
# pandas as pd est déjà importé
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Écrivez votre code ci-dessous
Toutes les leçons de Analyse de données avec Pandas
1Introduction
Pourquoi utiliser Pandas ?Structures de données dans PandasChargement de données dans un DataFrame4Analyse de données avec Pandas
Statistiques descriptivesGroupement et agrégation de donnéesDifférentes agrégationsFusion et concaténation3Manipulation de données avec Pandas
Retourner le résultat demandéFiltrer les donnéesAjouter et supprimerModifier les donnéesModifier les chaînes de caractèresModifications personnalisées