Summary  
This chapter covers using string replacement on column values with `.str.replace()` and converting column types to numeric with `.astype()`.  

General domain of usage  
Data cleaning

Je hebt het resultaat `object` ontvangen. Dit betekent dat het type van de kolom niet-numeriek is, maar om de benodigde waarden te berekenen, moet de kolom numeriek zijn. Laten we dat aanpassen.
1. Allereerst moeten we `-` vervangen door `.`. Hiervoor pas je de methode `.str.replace()` toe om het teken in de string in de datasetkolom te vervangen. De syntaxis is  
`data['column_name'].str.replace('old_symbol','new_symbol')`  
In ons geval is `old_symbol` `-` en `.` is `new_symbol`;
2. Vervolgens converteer je de kolom naar het float `data` type. Gebruik hiervoor de methode `.astype()`. De syntaxis is `data['column_name'].astype('type')`.  
In ons geval is het type `'float'`.

Deze cursus bevat veel nuttige functies voor een toekomstige data-analist. Je leert verschillende manieren om data te extraheren en zelfs voorwaarden hierop toe te passen. Daarna raak je vertrouwd met methoden voor het groeperen van data. Ook leer je hoe je data kunt preprocessen. Elke sectie heeft zijn eigen dataset, waardoor de cursus boeiend blijft.

In deze sectie leert u hoe u specifieke kolommen kunt weergeven op basis van hun titels of indexen. Ook maakt u kennis met de methoden om rijen te selecteren op basis van indexen.

Hier leert u hoe u gegevens extraheert die aan specifieke voorwaarden voldoen. Daarnaast leert u hoe u deze voorwaarden kunt combineren en zelfs uw eigen voorwaarden kunt creëren.

In deze sectie breidt u uw kennis uit over het instellen van verschillende gegevenscondities. U leert controleren of uw gegevens zich in een gedefinieerde lijst met waarden bevinden of tussen twee waarden liggen. U leert ook hoe u de grootste en kleinste waarden kunt vinden.

Deze sectie behoort tot de meest boeiende van de cursus. Hier leert u hoe u gegevens op verschillende manieren kunt groeperen. Dit helpt u als data-analist om informatie over specifieke gegevensgroepen te achterhalen.

Deze sectie is een van de belangrijkste voor een data-analist, omdat het onmogelijk is om met gegevens te werken als deze ontbrekende waarden of een onjuist formaat bevatten. Hier leert u hoe u met dergelijke ongeschikte waarden omgaat.

Een Onjuiste Kolom Beheren

Oplossing

Awesome!

Een Onjuiste Kolom Beheren

Oplossing