‫Oké, welkom terug.
‫In de laatste video hebben we verschillende gegevenstypen doorgenomen in de series en dataframes van Pender, waarbij we enkele
‫series in een dataframe hebben gemaakt, gegevens hebben geïmporteerd en vervolgens gegevens hebben geëxporteerd.
‫Nu gaan we kijken naar verschillende manieren waarop u gegevensonafhankelijk kunt beschrijven.
‫Dus we maken een kleine rubriek hier.
‫Onthoud dat u hiervoor een prijsverlaging kunt typen.
‫Als je nog nooit een afwaardering hebt gezien, kun je wat onderzoek doen.
‫Maar om een kop te maken, kunt u twee kleine hash-tags gebruiken.
‫En dit zal op escape en end shift enter drukken.
‫Nu heb ik beschreven gegevens in een leuk klein kopformaat.
‫Dit is een geweldige manier om dupatta-notebooks op te splitsen.
‫Het is dus communicatief.
‫OKE.
‫Aan de manier waarop je functies aanroept, hebben we dit al gezien bij CSFI op Penders-gegevensframes
‫door op de puntnotatie te drukken.
‫Dus als we naar de tab gaan, kan het ons laten zien.
‫Daar gaan we.
‫Het duurde even en ik werd ongeduldig en drukte op Tantallon, het zal ons een paar functies laten zien die we kunnen
‫uitvoeren.
‫Maar onthoud, er is hier veel.
‫Richt u dus in het begin niet op het proberen om deze allemaal uit het hoofd te leren.
‫Concentreer u gewoon op het gebruik van de weinige die we op dit moment doornemen en bouw vervolgens voort op uw kennis terwijl u
‫bezig bent.
‫Dus het eerste waar we naar gaan kijken, is hoe we de gegevenstypen in ons dataframe kunnen beschrijven.
‫Dit kunnen we doen door overdag in te typen.
‫Dus je zult merken dat sommige functies haakjes erna hebben en sommige niet leuk vinden, deze heeft geen haakjes
‫erover.
‫Het verschil tussen deze twee is dat dit een attribuut is.
‫Dus typen we hier attribuut in, terwijl een functie zoals autoverkoop.
‫Om te zien dat ASV een functie is, dus het verschil tussen een attribuut en een functie is dat dit een aantal
‫stappen zal uitvoeren, terwijl De Type's, wat een attribuut is, slechts wat meta-informatie is die wordt opgeslagen over
‫het gegevensframe van de autoverkoop.
‫Dus dat zijn de twee belangrijkste dingen om hier te onthouden.
‫Het verschil tussen een attribuut en een functie.
‫We willen deze regel code niet uitvoeren, dus we zullen er commentaar op geven.
‫Maar we willen wel de D-types zien.
‫Dus laten we dat doen door op shift enter te drukken.
‫Dit zal ons nu wat informatie geven over onze kolommen met gegevensframes voor autoverkopen.
‫Dus het gaat een kolom maken, laten we het hier bekijken, kleuren kilometertellerdeuren maken, prijs.
‫Dat zijn onze kolomnamen.
‫Dus dit gaat ons vertellen dat het type van onze mijn kolom een object is.
‫Kleur is een object.
‫Kilometerteller is een int, deuren is een geheel getal en prijs is ook een object.
‫Laten we eens kijken naar enkele andere dingen die we kunnen doen met die dataframe autoverkopen. com.
‫Nu, is dit een functie of een attribuut?
‫Het heeft geen haakjes, dus het is een attribuut.
‫Dus dit gaat ons vertellen dat onze kolomnamen het als een lijst zullen retourneren,
‫zodat je autokolommen gelijk aan autoverkopen, puntkolommen, shift enter kunt gaan, en nu heb je je kolomnamen opgeslagen als een
‫lijst.
‫U kunt dus enkele bewerkingen op deze lijst uitvoeren en die later gebruiken om uw dataframe te manipuleren, maar dit is
‫precies hoe u toegang krijgt tot twee van de belangrijkste typen attributen van uw dataframe.
‫Laten we eens naar iets anders kijken.
‫Hoe zit het met de indexen, autokolommen, DOT Index?
‫Oh, heeft geen attribuutindex.
‫Oh, omdat we in autokolommen spraken, willen we ons gegevensframe voor autoverkopen.
‫Daar gaan we.
‫Mooi.
‫Dus dit gaat zeggen, laten we het dataframe hier bekijken.
‫Autoverkoop gaat zeggen dat het bereik van de index begint bij nul en stopt bij 10 stappen is één tot nul.
‫Een twee drie.
‫Oké, dat is logisch.
‫Nu hebben we een paar verschillende attributen van ons dataframe doorgenomen.
‫Laten we eens kijken naar enkele van de functies die we kunnen aanroepen.
‫Onthoud, het belangrijkste verschil tussen een functie en een attribuut is dat men de attributen van
‫Brackett niet heeft, geen haakjes en functies heeft, een soort bewerking gaat uitvoeren.
‫Dus de eerste zal een kijkje nemen op is beschrijven.
‫Nu, daar gaan we, wat de schrijver doet is ons wat statistische informatie geven over onze
‫numerieke kolommen, je zult misschien opmerken, waarom komt de prijs niet omhoog?
‫Hier is een numerieke kolom.
‫Dus we hebben een kilometerteller.
‫Dat betekent dat er 10 kolommen zijn die tellen, de belangrijkste is achtenzeventigduizend zeshonderdeen.
‫De kilometerteller geeft dus aan hoeveel kilometers een auto mogelijk heeft gereden.
‫En dan een aantal deuren, de telling is tien, dus 10 rijen met deuren als kolom.
‫En het belangrijkste voor standaarddeviatie is dat nul punt vier zeven een vier nul vijf.
‫We hebben hier percentielen, Min en Max.
‫Maar geen prijs.
‫Als we hier terugkomen, kunnen we zien dat de kilometerteller een geheel getal is en de deuren ook een
‫geheel getal, maar de prijs is een object.
‫Nou, dat is interessant.
‫Hm.
‫Misschien is deze cel anders opgemaakt dan deze cellen toen we deze uit onze enquête importeerden.
‫Maak je geen zorgen.
‫Dat zullen we in een toekomstige video bekijken.
‫Maar iets om in gedachten te houden is dat beschrijven alleen werkt op numerieke kolommen, dus laten we eens naar iets
‫anders kijken.
‫Misschien willen we informatie.
‫Autoverkopen zijn belangrijk en nu is het belangrijk om te onthouden dat dit soort beschrijvingen werkt.
‫En attributen zijn enkele dingen die u zou kunnen tegenkomen aan het begin van het verkennen van een nieuwe set
‫gegevens.
‫Dus dat is wat we doen.
‫We doen alsof we hier autoverkopen hebben en we willen functies zoals info en beschrijven gaan gebruiken om
‫onze gegevens te verkennen en er wat informatie over te krijgen.
‫Dus wat gaat dit ons opleveren?
‫Laten we eens kijken.
‫Bereikindex, 10 ingangen, nul tot negen.
‫Nu is info een soort van.
‫Index gecombineerd met dagtijden en onthoud dus dat Penders veel verschillende manieren heeft om soortgelijke dingen te doen.
‫Dus als je doorneemt en doorwerkt, leer je meer over de bibliotheek, je vindt een soort patroon dat het beste
‫bij je past.
‫Ik laat alleen je brede verzameling van verschillende handige functies zien die je kunt gebruiken bij
‫elk type gegevensanalyse.
‫Wat dit ons gaat vertellen is dat de make-kolom niet-null-objecten heeft, 10 normale objecten voor kleur.
‫Hetzelfde weer voor de rest van de kolommen.
‫Er zijn twee dagdelen voor int 64.
‫Ja, dat is logisch in 64, in 64 en drie voor object.
‫Oke.
‫En het gebruikt niet veel geheugen.
‫Goed, laten we doorgaan.
‫Autoverkopen, u kunt statistische analyse op uw dataframe noemen, dus autoverkopen betekenen niet dat we u het gemiddelde
‫van uw numerieke kolommen geven.
‫Onthoud dat de prijs hier niet wordt weergegeven omdat het een object is en geen numerieke kolom.
‫En je kunt zelfs Maine bellen voor individuele series, aangezien je een serie maakt met de naam Car Prices Equals
‫Payday DOT-serie.
‫3000, laten we doen alsof dit onze autoprijzen zijn, dat ze niet in objectformaat zijn, ze
‫zijn een geheel getal, en dan gaan we, autoprijzen betekenen geen prinsen, machtsprinsen.
‫Ik wou dat ik een autoprins was.
‫Daar gaan we.
‫Dus dat geeft ons het gemiddelde van deze drie getallen hier.
‫Dat is behoorlijk hoog daar.
‫Achtendertigduizend vijfhonderddrieëntachtig.
‫Omdat we deze grote vallei hadden.
‫Dat is een auto prins auto daar.
‫De volgende die we kunnen bekijken is er een zodat we auto's kunnen gaan verkopen. kom wat.
‫Dit gaat de waarde van alle verschillende kolommen samenvatten.
‫Dus dit is gewoon echt gecombineerd.
‫Wat staat er in de kolom?
‫Het is helemaal op.
‫Hoeveel Adelmo zijn er, hoeveel deuren zijn er.
‫Het is niet echt handig om het op het hele dataframe aan te roepen.
‫Dus misschien doen we het nu op een enkele kolom om een enkele kolom te selecteren.
‫We zullen dit in de selectievideo doornemen, maar om een enkele kolom te selecteren om het hier te
‫demonstreren.
‫Dore's dot some typ je in de naam van de kolom tussen vierkante haken als een string en noem je dot
‫some waarin het verschuift.
‫Nu, dat zal dit hier alleen maar brengen.
‫Nu kun je een flink aantal verschillende versies van deze statistiek doen, zoals niet slechts enkele, je kunt gemiddelde mediaan
‫gaan en een heleboel andere.
‫Dus ik raad je aan om, als je aan het oefenen bent, een paar verschillende statistische functies uit te proberen, en zelfs de
‫documentatie van de panda's op te zoeken voor verschillende statistische metingen.
‫U kunt een beroep doen op verschillende kolommen.
‫En tot slot, als u nog een laatste stukje informatie over uw dataframe wilt, is de lengte.
‫Dus de reden dat je dit misschien wilt, is dat je gegevens tweehonderdduizend rijen framen en
‫je alleen aan een paar duizend wilde werken voor een verkennende data-analyse.
‫Je zou de lengte van het dataframe waaraan je momenteel werkt kunnen achterhalen door het aan Len door te geven.
‫En we kunnen zien dat er tien rijen in staan en we bekijken het nog een keer.
‫Mooi.
‫Dat is mooi en correct.
‫OK, dus dat is het einde van dit beschrijvende gedeelte.
‫Wat je waarschijnlijk zou kunnen doen, is oefenen, de code zelf uitvoeren en dan kijken
‫of er hier nog andere functies zijn die je wilt uitproberen, misschien je eigen serie op deze manier maken en dan
‫kijken welke statistische waarden je kunt vinden over je serie .
‫Maar zonder verder uitstel.
‫Ik zie je in de volgende lezing en we zullen kijken hoe je op een andere manier naar gegevens kunt kijken en gegevens kunt selecteren.