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Rester descriptif

Pour mieux comprendre l’expérience des voyageurs à l’aéroport de San Francisco, l’équipe d’assurance qualité a envoyé un questionnaire qualitatif à toutes les personnes qui ont attribué la pire note à l’aéroport dans toutes les catégories. L’objectif est d’identifier les tendances récurrentes dans les commentaires des voyageurs sur l’aéroport.

Leurs réponses se trouvent dans la colonne survey_response. En y regardant de plus près, vous constatez que certaines réponses utilisent le minimum de caractères possible et n’apportent pas grand-chose. Dans cet exercice, vous allez isoler les réponses dont le nombre de caractères est supérieur à 40, puis vérifier que votre nouveau DataFrame ne contient que des réponses de 40 caractères ou plus à l’aide d’une instruction assert.

Le DataFrame airlines est déjà dans votre environnement, et pandas est importé sous le nom pd.

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Nettoyage des données en Python

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Instructions de l’exercice

  • À partir du DataFrame airlines, stockez la longueur de chaque valeur de la colonne survey_response dans resp_length en utilisant .str.len().
  • Isolez les lignes de airlines dont resp_length est supérieur à 40.
  • Vérifiez, avec assert, que la plus petite longueur de survey_response dans airlines_survey est maintenant supérieure à 40.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Store length of each row in survey_response column
resp_length = ____

# Find rows in airlines where resp_length > 40
airlines_survey = airlines[____ > ____]

# Assert minimum survey_response length is > 40
assert ____.str.len().____ > _____

# Print new survey_response column
print(airlines_survey['survey_response'])
Modifier et exécuter le code