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.

Portanto, você recebeu o resultado `object`. Isso significa que o tipo da coluna é não numérico, mas para calcular os valores necessários, a coluna precisa ser numérica. Vamos corrigir isso.
1. Primeiro, substitua `-` por `.`. Para isso, aplique o método `.str.replace()` para substituir o caractere na string da coluna do conjunto de dados. A sintaxe é  
`data['column_name'].str.replace('old_symbol','new_symbol')`  
No nosso caso, `old_symbol` é `-` e `.` é `new_symbol`;
2. Em seguida, converta a coluna para o tipo de float `data`. Para isso, utilize o método `.astype()`. A sintaxe é `data['column_name'].astype('type')`.  
No nosso caso, o tipo é `'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

Este curso contém diversas funções úteis para um futuro analista de dados. Você aprenderá diferentes formas de extrair dados e até mesmo definir condições sobre eles. Após isso, estará familiarizado com os métodos de agrupamento de dados. Além disso, você aprenderá como pré-processar dados. Cada seção possui seu próprio conjunto de dados, tornando o curso envolvente.

Esta seção ensinará como exibir colunas específicas pelos seus títulos ou índices. Além disso, você se familiarizará com as formas de selecionar linhas por índices.

Aqui, você aprenderá como extrair dados que possuem condições específicas. Além disso, você aprenderá como combiná-las e até mesmo criar as suas próprias.

Nesta seção, você expandirá seu conhecimento sobre como definir diferentes condições de dados. Você aprenderá a verificar se seus dados estão em uma lista definida de valores ou entre dois valores. Você também aprenderá a encontrar os maiores e menores valores.

Esta seção é uma das mais fascinantes do curso. Aqui, você aprenderá como agrupar dados de diferentes maneiras. Isso ajudará no trabalho como analista de dados para obter informações sobre grupos de dados específicos.

Esta seção é uma das mais significativas para um analista de dados, pois, se os dados contiverem valores ausentes ou em formato incorreto, será impossível trabalhar com eles. Assim, você aprenderá como lidar com esses valores inadequados aqui.

Gerenciando uma Coluna Incorreta

Solução