‫Okay, willkommen zurück.
‫Im letzten Video sind wir nun verschiedene Datentypen in Penders Serien und Datenrahmen durchgegangen, haben einige
‫Serien in einem Datenrahmen erstellt, Daten importiert und dann Daten exportiert.
‫Jetzt werden wir uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, wie Sie Daten unabhängig beschreiben können.
‫Also machen wir hier eine kleine Überschrift.
‫Denken Sie daran, dass Sie dazu einen Abschlag eingeben können.
‫Wenn Sie Markdown noch nie gesehen haben, können Sie etwas recherchieren.
‫Aber um eine Überschrift zu erstellen, können Sie zwei kleine Hash-Tags verwenden.
‫Und dies wird Escape und End Shift Enter drücken.
‫Jetzt habe ich beschriebene Daten in einem netten kleinen Überschriftenformat.
‫Dies ist eine großartige Möglichkeit, Dupatta-Notebooks aufzulösen.
‫Es ist also kommunikativ.
‫OK.
‫Die Art und Weise, wie Sie Funktionen aufrufen, haben wir hier bereits am Beispiel von CSFI auf
‫Penders-Datenrahmen gesehen, indem Sie die Punktnotation drücken.
‫Wenn wir also auf die Registerkarte gehen, wird es uns möglicherweise angezeigt.
‫Na, bitte.
‫Es dauerte eine Weile und ich wurde ungeduldig und drückte Tantallon, es wird uns hier ein paar Funktionen zeigen, die wir ausführen
‫können.
‫Aber denken Sie daran, hier gibt es viel.
‫Konzentrieren Sie sich also am Anfang nicht darauf, all dies auswendig zu lernen.
‫Konzentrieren Sie sich einfach darauf, die wenigen zu verwenden, die wir gerade durchmachen, und bauen Sie dann auf Ihrem
‫Wissen auf.
‫Als erstes werden wir uns also ansehen, wie die Datentypen in unserem Datenrahmen beschrieben werden.
‫Wir können dies tun, indem wir tagsüber eingeben.
‫Sie werden also feststellen, dass einige Funktionen Klammern danach haben und einige nicht mögen, dass diese keine Klammern über
‫hat.
‫Der Unterschied zwischen diesen beiden besteht darin, dass dies ein Attribut ist.
‫Also geben wir hier ein Attribut ein, wohingegen eine Funktion wie Autoverkauf.
‫Um zu sehen, dass ASV eine Funktion ist, besteht der Unterschied zwischen einem Attribut und einer Funktion darin, dass einige
‫Schritte ausgeführt werden, während De Types, das ein Attribut ist, nur einige Metainformationen sind, die über
‫den Autoverkaufsdatenrahmen gespeichert werden.
‫Das sind die beiden wichtigsten Dinge, an die Sie sich hier erinnern sollten.
‫Der Unterschied zwischen einem Attribut und einer Funktion.
‫Wir möchten diese Codezeile nicht ausführen, also kommentieren wir sie aus.
‫Aber wir wollen die D-Typen sehen.
‫Also lass uns die Umschalttaste drücken.
‫Dies wird uns nun einige Informationen über unsere Datenrahmenspalten für den Autoverkauf geben.
‫Also wird es eine Spalte machen, sehen wir es uns hier oben an, machen Sie farbige Kilometerzählertüren, Preis.
‫Das sind unsere Spaltennamen.
‫Dies wird uns also sagen, dass der Typ unserer Kolumne ein Objekt ist.
‫Farbe ist ein Objekt.
‫Der Kilometerzähler ist eine Ganzzahl, die Türen eine Ganzzahl und der Preis ist ebenfalls ein Objekt.
‫Schauen wir uns einige andere Dinge an, die wir mit diesem Datenrahmen-Autoverkauf machen können. com.
‫Ist das nun eine Funktion oder ein Attribut?
‫Es hat keine Klammern, ist also ein Attribut.
‫Dies wird uns also sagen, dass unsere Spaltennamen sie als Liste zurückgeben, so dass
‫Sie Autospalten gleich Autoverkäufen gehen können, Punktspalten, drücken Sie die Eingabetaste, und jetzt haben Sie Ihre Spaltennamen als Liste
‫gespeichert.
‫Sie können also einige Operationen in dieser Liste ausführen und diese später verwenden, um Ihren Datenrahmen zu bearbeiten, aber
‫so greifen Sie nur auf zwei der Haupttypen von Attributen aus Ihrem Datenrahmen zu.
‫Schauen wir uns etwas anderes an.
‫Was ist mit den Indizes, Autospalten, DOT-Index?
‫Oh, hat keinen Attributindex.
‫Oh, weil wir in Autokolumnen gesprochen haben, wollen wir unseren Autoverkaufsdatenrahmen.
‫Na, bitte.
‫Wunderschönen.
‫Das heißt also, sehen wir uns den Datenrahmen hier an.
‫Autoverkäufe werden sagen, dass der Bereich des Index bei Null beginnt und bei 10 aufhört, Schritt ist eins zu Null.
‫Eins zwei drei.
‫Okay, das macht Sinn.
‫Jetzt haben wir uns einige verschiedene Attribute unseres Datenrahmens angesehen.
‫Sehen wir uns einige der Funktionen an, die wir aufrufen können.
‫Denken Sie daran, der Hauptunterschied zwischen einer Funktion und einem Attribut besteht darin, dass man keine Brackett-Attribute
‫hat, keine Klammern und keine Funktionen hat und irgendeine Art von Operation ausführt.
‫Also der erste, den man sich ansehen wird, ist beschreiben.
‫Nun, los geht's, der Schreiber gibt uns einige statistische Informationen über unsere numerischen
‫Spalten. Sie werden vielleicht bemerken, warum der Preis nicht angezeigt wird?
‫Hier ist eine numerische Spalte.
‫Also haben wir Kilometerzähler.
‫Das bedeutet, dass es 10 Spalten gibt, die zählen, die Hauptzahl ist achtundsiebzigtausendsechshunderteins.
‫Der Kilometerzähler gibt also an, wie viele Kilometer ein Auto möglicherweise zurückgelegt hat.
‫Und dann eine Anzahl von Türen, die Zahl ist zehn, was bedeutet, dass es 10 Reihen mit Türen als Spalte gibt.
‫Und das Wichtigste für die Standardabweichung ist, dass null Komma vier sieben eins vier null fünf.
‫Wir haben hier Perzentile, Min und Max.
‫Aber kein Preis.
‫Nun, wenn wir hierher zurückkommen, können wir sehen, dass der Kilometerzähler ein ganzzahliger Wert ist und die Türen ebenfalls einen ganzzahligen
‫Wert haben, aber der Preis ist ein Objekt.
‫Das ist jetzt interessant.
‫Hmm.
‫Wenn wir sie aus unserer Umfrage importiert haben, ist diese Zelle möglicherweise anders formatiert als diese Zellen.
‫Mach dir keine Sorge.
‫Das schauen wir uns in einem zukünftigen Video an.
‫Beachten Sie jedoch, dass describe nur bei numerischen Spalten funktioniert. Schauen wir uns also etwas
‫anderes an.
‫Vielleicht wollen wir Infos.
‫Autoverkäufe sind wichtig, und jetzt ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass diese Art von Beschreibung funktioniert.
‫Und Attribute sind einige Dinge, die Sie möglicherweise gleich zu Beginn der Untersuchung eines neuen Datensatzes
‫durchlaufen.
‫Das ist es, was wir tun.
‫Wir tun so, als hätten wir hier Autoverkäufe und möchten Funktionen wie Info und Beschreibung ausführen, um einfach damit zu
‫beginnen, unsere Daten zu untersuchen und einige Informationen darüber zu erhalten.
‫Also, was wird uns das geben?
‫Werfen wir einen Blick.
‫Bereichsindex, 10 Einträge, null bis neun.
‫Nun, Info ist so etwas wie.
‫Index kombiniert mit Tageszeiten und denken Sie daran, dass Penders viele verschiedene Möglichkeiten hat, ähnliche Dinge zu tun.
‫Wenn Sie also mehr über die Bibliothek erfahren und durcharbeiten, finden Sie ein Muster, das am besten
‫zu Ihnen passt.
‫Ich zeige nur Ihre breite Sammlung verschiedener nützlicher Funktionen, die Sie bei jeder Art von
‫Datenanalyse verwenden können.
‫Was uns dies sagen wird, ist, dass die Spalte "make" Nicht-Null-Objekte enthält, 10 normale Objekte für Farbe.
‫Gleiches nochmal für den Rest der Spalten.
‫Es gibt zwei Tageszeiten für int 64.
‫Ja, das macht Sinn in 64, in 64 und drei für Objekt.
‫Okay.
‫Und es verbraucht nicht viel Speicher.
‫Alles klar, machen wir weiter.
‫Autoverkäufe können Sie statistische Analysen in Ihrem Datenrahmen aufrufen, damit Autoverkäufe nicht bedeuten, dass wir Ihnen den
‫Durchschnitt Ihrer numerischen Spalten geben.
‫Denken Sie daran, dass der Preis hier nicht angezeigt wird, da es sich um ein Objekt und nicht um eine numerische Spalte handelt.
‫Und Sie können Maine sogar für einzelne Serien anrufen, da eine Serie namens Car Price Equals Payday DOT-Serie
‫hergestellt wird.
‫3000, tun wir so, als wären dies unsere Autopreise, die nicht im Objektformat vorliegen,
‫sondern im Integer-Format, und dann gehen wir, Autopreise bedeuten keine Prinzen, Machtprinzen.
‫Ich wünschte, ich wäre ein Autoprinz.
‫Na, bitte.
‫Das wird uns also den Durchschnitt dieser drei Zahlen hier geben.
‫Das ist dort ziemlich hoch.
‫Achtunddreißigtausendfünfhundertdreiundachtzig.
‫Denn wir hatten dieses große Tal.
‫Das ist ein Autoprinzenauto genau dort.
‫Als nächstes können wir uns einige ansehen, damit wir Autos verkaufen können. komm einige.
‫Dies wird alle verschiedenen Spaltenwerte zusammenfassen.
‫Das ist also einfach wirklich kombiniert.
‫Was steht in der Spalte?
‫Es ist total oben.
‫Wie viele Adelmo gibt es, wie viele Türen gibt es.
‫Es ist nicht wirklich sinnvoll, es für den gesamten Datenrahmen aufzurufen.
‫Vielleicht machen wir es jetzt für eine einzelne Spalte, um eine einzelne Spalte auszuwählen.
‫Wir werden dies im Auswahlvideo durchgehen, aber nur eine einzelne Spalte auswählen, um es hier zu
‫demonstrieren.
‫Dore's dot some tippt man den Namen der Spalte in eckigen Klammern als String ein und nennt dann dot some, in
‫den es verschoben wird.
‫Das wird jetzt nur einiges hierher bringen.
‫Jetzt können Sie einige verschiedene Versionen dieser Statistik erstellen, wie nicht nur einige, sondern auch den mittleren
‫Median und eine Reihe anderer.
‫Wenn Sie also üben, würde ich vorschlagen, ein paar verschiedene statistische Funktionen auszuprobieren und sogar in der
‫Pandas-Dokumentation nach verschiedenen statistischen Maßen zu suchen.
‫Sie können verschiedene Spalten aufrufen.
‫Und schließlich, wenn Sie eine letzte Information über Ihren Datenrahmen wünschen, ist die Länge.
‫Der Grund, warum Sie dies möglicherweise möchten, sind beispielsweise zweihunderttausend Zeilen in Ihren Datenrahmen und
‫Sie wollten nur an einigen Tausend für eine explorative Datenanalyse arbeiten.
‫Sie können die Länge des Datenrahmens ermitteln, an dem Sie gerade arbeiten, indem Sie ihn an Len übergeben.
‫Und wir sehen, dass da drin zehn Reihen sind, und sehen es uns noch einmal an.
‫Wunderschönen.
‫Das ist schön und richtig.
‫OK, das ist das Ende dieses beschreibenden Abschnitts.
‫Was Sie wahrscheinlich tun könnten, ist, zu üben, den Code selbst auszuführen und dann zu sehen,
‫ob es hier noch andere Funktionen gibt, die Sie ausprobieren möchten, vielleicht erstellen Sie Ihre eigene Serie wie diese und sehen
‫dann, welche statistischen Werte Sie über Ihre Serie herausfinden können .
‫Aber ohne weitere Verzögerung.
‫Wir sehen uns in der nächsten Vorlesung und wir werden uns ansehen, wie man Daten unterschiedlich anzeigt und Daten auswählt.