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Modify Strings

Coddyの「Pandas Analytics」コースのレッスン 12/19。

文字列は、単に5を足したり数値と比較したりすることができないため、扱うのが少し厄介です。そのため、Pandasには .str という特別なツールがあり、これを使うことで .upper().lower().split().len() など、Pythonの文字列がサポートしている多くのメソッドを使用できるようになります。

文字列の列を大文字に変換するには:

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

複数のメソッドを連結するには、各メソッドがSeriesオブジェクトを返すため、複数の .str を使用する必要があります:

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

full_name から first_namelast_name の列を作成するには:

df["first_name"] = df["full_name"].str.split(" ").str[0]
df["last_name"] = df["full_name"].str.split(" ").str[1] 
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チャレンジ

簡単

CSVファイル stats.csv には、統計に関する情報が含まれています。

以下は、ファイルの最初の5行です。

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
  • COLOR カラムを、COLOR カラムの最後の単語のみを保持するように変更してください。
  • COUNTRY カラムの文字数を保持する COUNTRY_LENGTH という名前のカラムを追加してください。
  • SKILL カラムが1つの単語のみを含むすべての行をフィルタリングしてください(例えば、"wood chopper" は2つの単語です)。

結果を df 変数に格納してください。

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("./stats.csv")
# 以下にコードを書いてください

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