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Coddyの「Pandas Analytics」コースのレッスン 7/19。
重複値の削除
重複する行は完全に同じです。1箇所でも違いがあれば、重複とはみなされません。
df = df.drop_duplicates()列名の変更
通常、列名には単一の命名規則を適用したいと考えます。そのために、手動で列名を変更することができます：
df = df.rename(columns={"old_name": "new_name"})データ型の変更
df["column name"] = df["column name"].astype(bool)
df["column name"] = df["column name"].astype(int)
チャレンジ
簡単CSVファイル missing.csv は整理されていません。
以下は、このファイルの最初の5行です：
ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1
2,Solomon Islands,Pearl violet,,4,,1
3,Germany,,calligraphy,12,0.88646,0データをクリーニングしてください：
- 重複する行を削除します。
- すべての列名を小文字に変換します。
- 1と0が含まれる列（データフレームを調査して適切な列を見つけてください）をBoolean型に変換します。
すべての列を反復処理するには、.columns プロパティを使用できます：
for column in columns:
# your code here進捗を確認するには、dfを表示します： print(df)
最終的な結果を df 変数に格納してください。
テストケースに合格するために、最後に df を print しないでください！
自分で試してみよう
# pandas は pd として既にインポートされています
df = pd.read_csv("./missing.csv")
# 以下にコードを記述してください
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Descriptive StatisticsGrouping and Aggregating DataDifferent AggregationsMerge & Concat2Working with the DataFrame
Understanding DataFramesAccessing DataData Cleaning - Missing dataData Cleaning - More tools3Data Manipulation with Pandas
Return Requested ResultFilter DataAdd & DeleteModify DataModify StringsCustom Modifications