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

Du fick resultatet `object`. Detta innebär att kolumnens typ är icke-numerisk, men för att beräkna nödvändiga värden måste kolumnen vara numerisk. Låt oss ändra det.
1. Först behöver vi ersätta `-` med `.`. För att göra detta använder du metoden `.str.replace()` för att ersätta tecknet i strängen i datamängdens kolumn. Syntaxen är  
`data['column_name'].str.replace('old_symbol','new_symbol')`  
I vårt fall är `old_symbol` `-`, och `.` är `new_symbol`;
2. Konvertera sedan kolumnen till `data`-typen float. Använd metoden `.astype()` för detta. Syntaxen är `data['column_name'].astype('type')`.  
I vårt fall är 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

Denna kurs innehåller många användbara funktioner för en blivande dataanalytiker. Du kommer att lära dig olika sätt att extrahera data och även sätta villkor på den. Därefter kommer du att bli bekant med metoder för att gruppera data. Du kommer också att lära dig hur man förbehandlar data. Varje avsnitt har sin egen datamängd, vilket gör kursen engagerande.

Detta avsnitt lär dig hur du kan visa specifika kolumner med hjälp av deras titlar eller index. Du kommer även att bekanta dig med metoder för att välja rader baserat på index.

Här kommer du att lära dig hur du extraherar data som uppfyller specifika villkor. Du kommer även att lära dig hur du kombinerar dessa och till och med skapa egna.

I det här avsnittet kommer du att fördjupa dina kunskaper om att ange olika datavillkor. Du kommer att lära dig att kontrollera om dina data finns i en definierad lista av värden eller mellan två värden. Du kommer även att lära dig hur du hittar de största och minsta värdena.

Detta avsnitt är ett av de mest fascinerande i kursen. Här får du lära dig hur man grupperar data på olika sätt. Det hjälper dig att arbeta som dataanalytiker för att ta fram information om specifika datagrupper.

Detta avsnitt är ett av de mest betydelsefulla för en dataanalytiker eftersom det blir omöjligt att arbeta med data om den innehåller saknade värden eller felaktigt format. Här lär du dig hur du hanterar sådana olämpliga värden.

Hantering av en Felaktig Kolumn

Lösning

Awesome!

Hantering av en Felaktig Kolumn

Lösning