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_name と last_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] 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,JAPECOLOR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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4Data Analysis with Pandas
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