修改字符串
Coddy Pandas 数据分析 课程的第 12 课，共 19 课。
字符串的处理稍微复杂一些，因为你不能直接给它加上 5，或将它与数字进行比较。为此，Pandas 提供了一个特殊工具 .str，让我们可以使用 Python 字符串支持的许多方法，例如：.upper()、.lower()、.split() .len() 等。
要将字符串列转换为大写字母：
df["existing_column"] = df["existing_column"].str.upper()要连续调用多个方法，我们需要多次使用 .str，因为每个方法都会返回一个序列对象：
.str.upper().str.split().str.lower()...要从 full_name 创建 first_name 和 last_name 列：
df["first_name"] = df["full_name"].str.split(" ").str[0]
df["last_name"] = df["full_name"].str.split(" ").str[1] 
挑战
简单CSV 文件 stats.csv 包含统计信息。
以下是文件的前 5 行：
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- 修改
COLOR列，只保留该列中最后一个单词。 - 添加名为
COUNTRY_LENGTH的列，用于存储COUNTRY列中的字符数。 - 筛选出
SKILL列中只包含一个单词的所有行（例如，"wood chopper" 包含两个单词）。
将结果存储在 df 变量中。
亲手试试
# 已将 pandas 导入为 pd
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# 在下方编写你的代码
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