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उपाधियाँ हटाकर केवल नाम रखना

airlines DataFrame में सर्वे उत्तरदाताओं का मेटाडेटा इकट्ठा करते समय, उत्तरदाताओं का पूरा नाम full_name कॉलम में सेव किया गया था। लेकिन ध्यान से देखने पर पता चला कि कई नामों के आगे "Dr.", "Mr.", "Ms." और "Miss" जैसी उपाधियाँ लगी हुई हैं।

आपका अंतिम लक्ष्य दो नए कॉलम बनाना है — first_name और last_name — जिनमें क्रमशः उत्तरदाताओं के पहले और आखिरी नाम हों। इससे पहले, आपको उपाधियाँ हटानी होंगी।

airlines DataFrame आपके वातावरण में उपलब्ध है, और साथ में pandas pd नाम से लोड है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में डेटा क्लीनिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • full_name से "Dr.", "Mr.", "Miss" और "Ms." को उसी क्रम में खाली स्ट्रिंग "" से बदलकर हटा दें।
  • .str.contains() का उपयोग करते हुए दिए गए assert स्टेटमेंट को चलाएँ, जो जाँचता है कि क्या full_name में अब भी कोई उपाधि बची है।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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
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