[PYTHON] Pandas ile string fonksiyonlarının kullanımı, stringe özgü fonksiyonların yazımı, expand ve astype kullanımı.

pandas string function.py

import pandas as pd


                #############################################################################
                ##                                                                         ##
                ##                                                                         ##
                ##                       STRING FUNCTIONS IN PANDAS                        ##
                ##                                                                         ##
                ##                                                                         ##
                #############################################################################


data = pd.read_csv('all_seasons.csv')
data.dropna(inplace= True)


result = data
result = data.columns

#Upper, lower, title

data['player_name'] = data['player_name'].str.upper()
data['player_name'] = data['player_name'].str.lower()
data['player_name'] = data['player_name'].str.title()

# split,len
data[['FirstName','LastName']] = data['player_name'].loc[data['player_name'].str.split().str.len() == 2].str.split(expand= True)
data = data.dropna(subset= ['FirstName','LastName'] , how= 'any')

onAd = 'nicki'
data['Nick'] = onAd + data['player_name'].loc[data['player_name'].str.split().str.len() == 2].str.split(expand= True)[0]

'''
    < loc[data['player_name'].str.split().str.len() == 2] > bu kısımda yapılan işlem, bir sorgulama. Yani boolean bir değer döndürecek bir işlem.
    Ve dönecek olan değer 'True' ise, < .str.split(expand= True) > halihazırda 'True' değer döndüğü taktirde split() işlemini yapacak olan fonksiyonu çalıştırır.
    
    
    Yani kodun yorumu;
    Eğer kod split işlemi uygulandığında iki ayrı kelime oluşuyorsa - bir nevi split metodu üstünde uygulanabilirse - bunları ayır. Uygulanamazsa ayırma. 
                                                                                                                            ('pass' gibi düşünülebilir.)
    
    

'''

# find,contains,replace
# data['college'] = data['college'].str.find('a')
# data = data[data['player_name'].str.contains('Jordan')]
# data = data['player_name'].str.replace(' ','*').str.replace('*','_')


#################          astype          #######################

result = data.head(10)
# result = data['pts'].astype(int)
result = data['pts'].astype(str).str.replace('.','*').head()
''' 
            0    5*7
            1    2*3
            2    0*8
            3    3*7
            4    2*4

    astype değer dönüşümüne yarar, yani herhangi bir float değişkeni int'e atayabilir ve küsürattan kurtarabiliriz.
    Ya da üstünde değişiklik uygulanacak (replace,find,split vs.) string ifadeler için 'str'ye atanabilir.
'''


print(result)