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説明的にする

サンフランシスコ空港での旅行者の体験をより深く理解するために、品質保証部門は、空港で最悪のスコアをつけたすべての旅行者に対して質的なアンケートを送付しました。このアンケートの目的は、旅行者が空港について話している内容に見られる共通のパターンを特定することです。

その回答はsurvey_response列に保存されます。よく見ると、いくつかの回答は文字数が最小で、内容もあまりありませんでした。この演習では、文字数が40を超える回答を抽出し、assert文を使って、新しいDataFrameに40文字以上の回答が含まれるようにします。

airlines DataFrameは環境内にあり、pandasはpdとしてインポートされています。

この演習はコースの一部です

Pythonによるデータクリーニング

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演習の手順

  • airlines DataFrame の survey_response 列について、resp_length を使って各インスタンスの長さを .str.len() に格納してください。
  • airlines のうち resp_length が 40 より大きい行を抽出してください。
  • survey_response における最小の airlines_survey の長さが 40 より大きいことを assert 文で確認してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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'])
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