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.

Отже, ви отримали результат `object`. Це означає, що тип стовпця є нечисловим, але для обчислення необхідних значень стовпець має бути числовим. Змінимо це.
1. Спочатку потрібно замінити `-` на `.`. Для цього застосовується метод `.str.replace()`, щоб замінити символ у рядку в стовпці набору даних. Синтаксис:
`data['column_name'].str.replace('old_symbol','new_symbol')`
У нашому випадку `old_symbol` — це `-`, а `.` — це `new_symbol`;
2. Потім перетворіть стовпець на тип float `data`. Для цього використовуйте метод `.astype()`. Синтаксис: `data['column_name'].astype('type')`.
У нашому випадку тип — `'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

Цей курс містить багато корисних функцій для майбутнього аналітика даних. Ви ознайомитеся з різними способами вилучення даних та навіть зможете встановлювати умови для них. Після цього ви будете знайомі з методами групування даних. Також ви дізнаєтеся, як здійснювати попередню обробку даних. Кожен розділ має власний набір даних, що робить курс захопливим.

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як виводити певні стовпці за їхніми назвами або індексами. Також ви ознайомитеся зі способами вибору рядків за індексами.

Тут ви дізнаєтеся, як витягувати дані, що відповідають певним умовам. Також ви навчитеся комбінувати ці умови та навіть створювати власні.

У цьому розділі ви розширите свої знання щодо встановлення різних умов для даних. Ви дізнаєтеся, як перевірити, чи знаходяться ваші дані у визначеному списку значень або між двома значеннями. Ви також навчитеся знаходити найбільші та найменші значення.

Цей розділ є одним із найцікавіших у курсі. Тут ви дізнаєтеся, як групувати дані різними способами. Це допоможе вам працювати як аналітик даних для отримання інформації про конкретні групи даних.

Цей розділ є одним із найважливіших для аналітика даних, оскільки якщо дані містять відсутні значення або неправильний формат, працювати з ними буде неможливо. Тому тут ви дізнаєтеся, як працювати з такими невідповідними значеннями.

Керування некоректною колонкою

Рішення