Summary  
This chapter covers how to clean a DataFrame column by replacing unwanted characters in string entries using the str.replace method and then converting that column to a numeric datatype with astype, optionally chaining both operations for brevity.

General domain of usage  
Data analysis

Watch this video to see how to fix a column with the wrong data type in pandas. You'll learn how to use the `.str.replace()` method to swap out unwanted characters—like replacing `-` with `.` in the `'Fare'` column. Then, see how to convert the column to a numerical data type using `.astype('float')`. These steps are essential for preparing your data for calculations and analysis in pandas.

Du fikk altså resultatet `object`. Dette betyr at kolonnen er av ikke-numerisk type, men for å kunne beregne nødvendige verdier må kolonnen være numerisk. La oss endre på det.
1. Først må vi erstatte `-` med `.`. For å gjøre dette bruker du metoden `.str.replace()` for å bytte ut tegnet i strengen i datasettkolonnen. Syntaksen er  
`data['column_name'].str.replace('old_symbol','new_symbol')`  
I vårt tilfelle er `old_symbol` `-`, og `.` er `new_symbol`;
2. Deretter konverterer du kolonnen til float `data`-typen. For å gjøre dette bruker du metoden `.astype()`. Syntaksen er `data['column_name'].astype('type')`.  
I vårt tilfelle er typen `'float'`.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys
import numpy as np


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


class TestFareTransformation(unittest.TestCase):
    def test_fare_transformed_to_float(self):
        """
        1â2. Check that all '-' in 'Fare' were replaced with '.' and column converted to float.
        """
        import user_code

        # reference dataset
        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv"
        df_ref = pd.read_csv(url, index_col=0)

        # user result
        assert hasattr(user_code, "data"), "Variable 'data' not found."
        df_user = user_code.data.copy()

        # ensure column exists
        assert "Fare" in df_user.columns, "Column 'Fare' missing in DataFrame."

        # condition 1: dtype is float
        dtype_correct = np.issubdtype(df_user["Fare"].dtype, np.floating)

        # condition 2: no '-' symbols remain (after conversion, values should all be numeric)
        # convert to string to check presence of '-'
        contains_hyphen = df_user["Fare"].astype(str).str.contains("-").any()
        condition = dtype_correct and not contains_hyphen

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The column 'Fare' was correctly cleaned (no '-') and converted to float type.",
            "The 'Fare' column still contains '-' or has not been converted to float."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_dtype_printed(self):
        """
        3. Check that the data type of 'Fare' is printed.
        """
        import user_code

        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data["Fare"].dtypes)
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = "float" in output_text.lower()
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The data type of the 'Fare' column is printed correctly as float.",
            "The output does not show the 'float' data type. Ensure you print data['Fare'].dtypes."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

test_code.py

Dette kurset inneholder mange nyttige funksjoner for en fremtidig dataanalytiker. Du vil lære ulike måter å hente ut data på og til og med sette betingelser for dem. Etter dette vil du bli kjent med metoder for å gruppere data. Du vil også lære hvordan du forhåndsbehandler data. Hver seksjon har sitt eget datasett, noe som gjør kurset engasjerende.

Denne seksjonen vil lære deg hvordan du kan hente ut spesifikke kolonner ved hjelp av titler eller indekser. Du vil også bli kjent med ulike måter å velge rader basert på indekser.

Her vil du lære hvordan du kan hente ut data som oppfyller spesifikke betingelser. Du vil også lære hvordan du kan kombinere dem og til og med lage dine egne.

I denne delen vil du utvide kunnskapen din om å sette ulike datakriterier. Du vil lære å sjekke om dataene dine finnes i en definert liste med verdier eller mellom to verdier. Du vil også lære hvordan du finner de største og minste verdiene.

Denne seksjonen er en av de mest fascinerende i kurset. Her vil du lære hvordan du kan gruppere data på ulike måter. Dette vil hjelpe deg som dataanalytiker med å finne informasjon om spesifikke datagrupper.

Denne seksjonen er en av de viktigste for en dataanalytiker fordi det vil være umulig å arbeide med dataene dersom de inneholder manglende verdier eller feil format. Derfor vil du lære hvordan du håndterer slike upassende verdier her.

Managing an Incorrect Column

Løsning