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Retirer les titres et extraire les noms

Lors de la collecte des métadonnées des répondants au sondage dans le DataFrame airlines, le nom complet des répondants a été enregistré dans la colonne full_name. Toutefois, après un examen plus attentif, vous avez constaté que plusieurs noms sont précédés d’un titre de civilité comme "Dr.", "Mr.", "Ms." et "Miss".

Votre objectif final est de créer deux nouvelles colonnes nommées first_name et last_name, qui contiendront respectivement le prénom et le nom de famille des répondants. Avant cela, vous devez retirer les titres de civilité.

Le DataFrame airlines est déjà dans votre environnement, de même que pandas sous pd.

Cette activité fait partie du cours

Nettoyage des données en Python

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Instructions de l’exercice

  • Retirez "Dr.", "Mr.", "Miss" et "Ms." de full_name en les remplaçant par une chaîne vide "", dans cet ordre.
  • Exécutez l’instruction assert en utilisant .str.contains() pour vérifier si full_name contient encore l’un de ces titres de civilité.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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
Modifier et exécuter le code