Menu
Coddy logo textTech

Stringleri Düzenleme

Coddy'nin Pandas Analitiği kursunda ders 12 / 19.

Dizelerle (Strings) çalışmak biraz daha zordur çünkü doğrudan 5 ekleyemezsiniz veya bir sayıyla karşılaştıramazsınız. Bunun için Pandas, Python dizelerinin desteklediği .upper(), .lower(), .split(), .len() vb. gibi birçok yöntemi kullanmamıza olanak tanıyan özel bir .str aracına sahiptir.

Bir dize sütununu büyük harflere dönüştürmek için:

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

Birden fazla yöntemi zincirlemek için, her yöntem bir seri nesnesi döndürdüğünden birden fazla .str kullanmamız gerekir:

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

Bir full_name sütunundan first_name ve last_name sütunu oluşturmak için:

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

Görev

Kolay

stats.csv CSV dosyası istatistikler hakkında bilgiler içermektedir.

Dosyanın ilk 5 satırı aşağıdadır:

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 sütununu, yalnızca COLOR sütunundaki son kelimeyi tutacak şekilde değiştirin.
  • COUNTRY sütunundaki karakter sayısını tutan COUNTRY_LENGTH adında bir sütun ekleyin.
  • SKILL sütununun yalnızca bir kelime içerdiği tüm satırları filtreleyin (örneğin, "wood chopper" iki kelimeye sahiptir).

Sonucu df değişkeninde saklayın.

Kendin dene

# pandas as pd zaten içe aktarıldı
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Kodunuzu aşağıya yazın

Pandas Analitiği bölümündeki tüm dersler