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Titel entfernen und Namen erfassen

Bei der Erfassung der Metadaten der Befragten im DataFrame airlines wurde der vollständige Name der Befragten in der Spalte full_name gespeichert. Bei genauerem Hinsehen hast du jedoch festgestellt, dass vielen der verschiedenen Namen Ehrentitel wie "Dr.", "Mr.", "Ms." und "Miss" vorangestellt sind.

Dein Ziel ist es, zwei neue Spalten namens first_name und last_name zu erstellen, die jeweils den Vor- und Nachnamen der Befragten enthalten. Bevor du das tust, musst du jedoch die Ehrentitel entfernen.

Der DataFrame airlines befindet sich in deiner Umgebung, neben pandas als pd..

Diese Übung ist Teil des Kurses

Datenbereinigung in Python

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Anleitung zur Übung

  • Entferne "Dr.", "Mr.", "Miss" und "Ms." aus full_name, indem du sie in dieser Reihenfolge durch die leere Zeichenkette "" ersetzt.
  • Führe die Anweisung assert mit .str.contains() aus, die prüft, ob full_name noch einen der Ehrentitel enthält.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Replace "Dr." with empty string ""
airlines['full_name'] = airlines['full_name'].____.____("____","")

# Replace "Mr." with empty string ""
airlines['full_name'] = ____

# Replace "Miss" with empty string ""
____

# Replace "Ms." with empty string ""
____

# Assert that full_name has no honorifics
assert airlines['full_name'].str.contains('Ms.|Mr.|Miss|Dr.').any() == False
Code bearbeiten und ausführen