{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "import pandas as pd" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "df = pd.read_csv(\"tips.csv\")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "\n", "0 female\n", "1 male\n", "2 male\n", "3 male\n", "4 female\n", "5 male\n", "6 male\n", "7 male\n", "8 male\n", "9 male\n", "10 male\n", "11 female\n", "12 male\n", "13 male\n", "14 female\n", "15 male\n", "16 female\n", "17 male\n", "18 female\n", "19 male\n", "20 male\n", "21 female\n", "22 female\n", "23 male\n", "24 male\n", "25 male\n", "26 male\n", "27 male\n", "28 male\n", "29 female\n", " ... \n", "214 female\n", "215 female\n", "216 male\n", "217 male\n", "218 male\n", "219 female\n", "220 male\n", "221 female\n", "222 male\n", "223 female\n", "224 male\n", "225 female\n", "226 female\n", "227 male\n", "228 male\n", "229 female\n", "230 male\n", "231 male\n", "232 male\n", "233 male\n", "234 male\n", "235 male\n", "236 male\n", "237 male\n", "238 female\n", "239 male\n", "240 female\n", "241 male\n", "242 male\n", "243 female\n", "Name: sex, dtype: object" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "df.sex.str.lower()" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "collapsed": false, "scrolled": true }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "\n", "0 True\n", "1 False\n", "2 False\n", "3 False\n", "4 True\n", "5 False\n", "6 False\n", "7 False\n", "8 False\n", "9 False\n", "10 False\n", "11 True\n", "12 False\n", "13 False\n", "14 True\n", "15 False\n", "16 True\n", "17 False\n", "18 True\n", "19 False\n", "20 False\n", "21 True\n", "22 True\n", "23 False\n", "24 False\n", "25 False\n", "26 False\n", "27 False\n", "28 False\n", "29 True\n", " ... \n", "214 True\n", "215 True\n", "216 False\n", "217 False\n", "218 False\n", "219 True\n", "220 False\n", "221 True\n", "222 False\n", "223 True\n", "224 False\n", "225 True\n", "226 True\n", "227 False\n", "228 False\n", "229 True\n", "230 False\n", "231 False\n", "232 False\n", "233 False\n", "234 False\n", "235 False\n", "236 False\n", "237 False\n", "238 True\n", "239 False\n", "240 True\n", "241 False\n", "242 False\n", "243 True\n", "Name: sex, dtype: bool" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "df.sex.str.startswith('F')" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "collapsed": false, "scrolled": true }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "\n", "0 True\n", "1 False\n", "2 False\n", "3 False\n", "4 True\n", "5 False\n", "6 False\n", "7 False\n", "8 False\n", "9 False\n", "10 False\n", "11 True\n", "12 False\n", "13 False\n", "14 True\n", "15 False\n", "16 True\n", "17 False\n", "18 True\n", "19 False\n", "20 False\n", "21 True\n", "22 True\n", "23 False\n", "24 False\n", "25 False\n", "26 False\n", "27 False\n", "28 False\n", "29 True\n", " ... \n", "214 True\n", "215 True\n", "216 False\n", "217 False\n", "218 False\n", "219 True\n", "220 False\n", "221 True\n", "222 False\n", "223 True\n", "224 False\n", "225 True\n", "226 True\n", "227 False\n", "228 False\n", "229 True\n", "230 False\n", "231 False\n", "232 False\n", "233 False\n", "234 False\n", "235 False\n", "236 False\n", "237 False\n", "238 True\n", "239 False\n", "240 True\n", "241 False\n", "242 False\n", "243 True\n", "Name: sex, dtype: bool" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "df.sex.str.contains('F')" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "collapsed": false, "scrolled": true }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "\n", "0 ale\n", "1 ale\n", "2 ale\n", "3 ale\n", "4 ale\n", "5 ale\n", "6 ale\n", "7 ale\n", "8 ale\n", "9 ale\n", "10 ale\n", "11 ale\n", "12 ale\n", "13 ale\n", "14 ale\n", "15 ale\n", "16 ale\n", "17 ale\n", "18 ale\n", "19 ale\n", "20 ale\n", "21 ale\n", "22 ale\n", "23 ale\n", "24 ale\n", "25 ale\n", "26 ale\n", "27 ale\n", "28 ale\n", "29 ale\n", " ... \n", "214 ale\n", "215 ale\n", "216 ale\n", "217 ale\n", "218 ale\n", "219 ale\n", "220 ale\n", "221 ale\n", "222 ale\n", "223 ale\n", "224 ale\n", "225 ale\n", "226 ale\n", "227 ale\n", "228 ale\n", "229 ale\n", "230 ale\n", "231 ale\n", "232 ale\n", "233 ale\n", "234 ale\n", "235 ale\n", "236 ale\n", "237 ale\n", "238 ale\n", "239 ale\n", "240 ale\n", "241 ale\n", "242 ale\n", "243 ale\n", "Name: sex, dtype: object" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "df.sex.str[-3:]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "collapsed": false, "scrolled": true }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", " | 0 | \n", "1 | \n", "2 | \n", "
---|---|---|---|
0 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
1 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
2 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
3 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
4 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
5 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
6 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
7 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
8 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
9 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
10 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
11 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
12 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
13 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
14 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
15 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
16 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
17 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
18 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
19 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
20 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
21 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
22 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
23 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
24 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
25 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
26 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
27 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
28 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
29 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
... | \n", "... | \n", "... | \n", "... | \n", "
214 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
215 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
216 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
217 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
218 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
219 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
220 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
221 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
222 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
223 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
224 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
225 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
226 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
227 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
228 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
229 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
230 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
231 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
232 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
233 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
234 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
235 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
236 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
237 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
238 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
239 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
240 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
241 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
242 | \n", "Ma | \n", "l | \n", "e | \n", "
243 | \n", "Fema | \n", "l | \n", "e | \n", "
244 rows × 3 columns
\n", "\n", " | 0 | \n", "1 | \n", "
---|---|---|
0 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
1 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
2 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
3 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
4 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
5 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
6 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
7 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
8 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
9 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
10 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
11 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
12 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
13 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
14 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
15 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
16 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
17 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
18 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
19 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
20 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
21 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
22 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
23 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
24 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
25 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
26 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
27 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
28 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
29 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
... | \n", "... | \n", "... | \n", "
214 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
215 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
216 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
217 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
218 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
219 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
220 | \n", "Lunch | \n", "None | \n", "
221 | \n", "Lunch | \n", "None | \n", "
222 | \n", "Lunch | \n", "None | \n", "
223 | \n", "Lunch | \n", "None | \n", "
224 | \n", "Lunch | \n", "None | \n", "
225 | \n", "Lunch | \n", "None | \n", "
226 | \n", "Lunch | \n", "None | \n", "
227 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
228 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
229 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
230 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
231 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
232 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
233 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
234 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
235 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
236 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
237 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
238 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
239 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
240 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
241 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
242 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
243 | \n", "Di | \n", "er | \n", "
244 rows × 2 columns
\n", "