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 har fått resultatet `object`. Dette betyr at kolonnens datatype er ikke-numerisk, men for å kunne beregne nødvendige verdier, må kolonnen være numerisk. Dette må endres.
1. Først må `-` erstattes med `.`. For å gjøre dette, brukes metoden `.str.replace()` for å erstatte tegnet i strengen i datasettets kolonne. Syntaksen er  
`data['column_name'].str.replace('old_symbol','new_symbol')`  
I vårt tilfelle er `old_symbol` `-`, og `.` er `new_symbol`;
2. Deretter konverteres kolonnen til float `data` type. Dette gjøres med 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 metoder for å hente ut data og til og med sette betingelser på 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 delen vil lære deg hvordan du kan hente ut spesifikke kolonner ved hjelp av titler eller indekser. Du vil også bli kjent med ulike metoder for 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 kontrollere 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 delen er en av de mest interessante i kurset. Her lærer du hvordan du kan gruppere data på ulike måter. Dette vil hjelpe deg som dataanalytiker med å finne informasjon om spesifikke datagrupper.

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

Håndtering av en Feil Kolonne

Løsning

Awesome!

Håndtering av en Feil Kolonne

Løsning