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Modificare le stringhe

Lezione 12 di 19 del corso Analisi dei dati con Pandas di Coddy.

Le stringhe sono un po' più complicate da gestire perché non puoi semplicemente aggiungere 5 o confrontarle con un numero. Per questo, Pandas ha uno strumento speciale .str che ci permette di usare molti metodi supportati dalle stringhe Python, come: .upper(), .lower(), .split() .len(), ecc.

Per convertire una colonna di stringhe in lettere maiuscole:

df["existing_column"] = df["existing_column"].str.upper()

Per concatenare più metodi, dobbiamo usare più volte .str perché ogni metodo restituisce un oggetto serie:

.str.upper().str.split().str.lower()...

Per creare una colonna first_name e una colonna last_name a partire da full_name:

df["first_name"] = df["full_name"].str.split(" ").str[0]
df["last_name"] = df["full_name"].str.split(" ").str[1] 
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Sfida

Facile

Il file CSV stats.csv contiene informazioni sulle statistiche.

Ecco le prime 5 righe del file:

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
  • Modifica la colonna COLOR in modo che contenga solo l'ultima parola della colonna COLOR.
  • Aggiungi una colonna denominata COUNTRY_LENGTH che contenga il numero di caratteri nella colonna COUNTRY  .
  • Filtra tutte le righe in cui la colonna SKILL contiene una sola parola (ad esempio, "wood chopper" contiene due parole).

Memorizza il risultato nella variabile df.

Provalo tu

# pandas as pd è già importato
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Scrivi il tuo codice qui sotto

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