‫Oke, selamat datang kembali.
‫Sekarang, video terakhir kami membahas tipe data yang berbeda dalam seri Pender dan bingkai data, membuat
‫beberapa seri dalam bingkai data, mengimpor data dan kemudian mengekspor data.
‫Sekarang kita akan melihat cara yang berbeda Anda dapat menggambarkan data independen.
‫Jadi kita akan membuat sedikit heading di sini.
‫Ingat, untuk melakukan itu, Anda dapat mengetik beberapa penurunan harga.
‫Jika Anda belum pernah melihat penurunan harga sebelumnya, Anda dapat melakukan riset.
‫Tetapi untuk membuat heading, Anda dapat melakukan dua tag hash kecil.
‫Dan ini akan menekan escape dan end shift enter.
‫Sekarang, saya telah mendapatkan data yang dijelaskan dalam format heading kecil yang bagus.
‫Ini adalah cara yang bagus untuk memecah notebook dupatta.
‫Jadi komunikatif.
‫OKE.
‫Untuk cara Anda memanggil fungsi, kita sudah melihat ini pada contoh di sini untuk CSFI pada bingkai
‫data Penders adalah dengan menekan notasi titik.
‫Jadi jika kita pergi tab, itu mungkin menunjukkan kepada kita.
‫Di sana kita pergi.
‫Butuh beberapa saat dan saya menjadi tidak sabar dan menekan Tantallon, itu akan menunjukkan kepada kita beberapa fungsi di sini yang dapat
‫kita jalankan.
‫Tapi ingat, ada banyak hal di sini.
‫Jadi pada awalnya, jangan fokus untuk mencoba mempelajari semua ini dengan hati.
‫Fokus saja menggunakan beberapa yang sedang kita lalui saat ini dan kemudian kembangkan pengetahuan Anda saat Anda
‫melakukannya.
‫Jadi hal pertama yang akan kita lihat adalah bagaimana mendeskripsikan tipe data dalam bingkai data kita.
‫Kita bisa melakukan ini dengan mengetik di siang hari.
‫Jadi, Anda akan melihat beberapa fungsi memiliki tanda kurung setelahnya dan beberapa tidak suka yang ini tidak memiliki tanda
‫kurung.
‫Perbedaan antara keduanya adalah ini adalah atribut.
‫Jadi kita ketik di sini atribut, sedangkan fungsinya seperti penjualan mobil.
‫Untuk melihat ASV adalah sebuah fungsi, maka perbedaan antara atribut dan fungsi adalah ini akan melakukan beberapa
‫langkah, sedangkan De Type's, yang merupakan atribut, hanya beberapa informasi meta yang disimpan tentang
‫kerangka data penjualan mobil.
‫Jadi itulah dua hal utama yang perlu diingat di sini.
‫Perbedaan antara atribut dan fungsi.
‫Kami tidak ingin menjalankan baris kode ini, jadi kami akan mengomentarinya.
‫Tapi kami ingin melihat tipe D.
‫Jadi mari kita lakukan itu dengan menekan shift enter.
‫Sekarang, ini akan memberi tahu kami beberapa informasi tentang kolom bingkai data penjualan mobil kami.
‫Jadi mau buat kolom, mari kita lihat di sini, buat pintu odometer warna, harga.
‫Itu nama kolom kami.
‫Jadi ini akan memberi tahu kami jenis kolom saya kami adalah objek.
‫Warna adalah sebuah objek.
‫Odometer adalah int, pintu adalah bilangan bulat dan harga juga merupakan objek.
‫Mari kita lihat beberapa hal lain yang bisa kita lakukan dengan data frame carsales itu. com.
‫Sekarang, apakah ini fungsi atau atribut?
‫Itu tidak memiliki tanda kurung, jadi itu adalah atribut.
‫Jadi ini akan memberitahu kami nama kolom kami akan mengembalikannya sebagai daftar sehingga Anda bisa
‫pergi kolom mobil sama dengan penjualan mobil, kolom titik, tekan shift enter, dan sekarang Anda punya nama kolom Anda disimpan sebagai
‫daftar.
‫Jadi Anda dapat melakukan beberapa operasi pada daftar ini dan kemudian menggunakannya nanti untuk memanipulasi bingkai data Anda,
‫tetapi ini hanyalah cara Anda mengakses dua jenis atribut utama dari bingkai data Anda.
‫Mari kita lihat sesuatu yang lain.
‫Bagaimana dengan indeks, kolom mobil, Indeks DOT?
‫Oh, tidak memiliki indeks atribut.
‫Oh, karena kami berbicara di kolom mobil, kami ingin kerangka data penjualan mobil kami.
‫Di sana kita pergi.
‫Cantik.
‫Jadi ini akan mengatakan, mari kita lihat bingkai data di sini.
‫Penjualan mobil akan mengatakan kisaran indeks dimulai dari nol dan berhenti di 10 langkah adalah satu hingga nol.
‫Satu dua tiga.
‫Oke, itu masuk akal.
‫Sekarang, kita telah melewati beberapa atribut berbeda dari kerangka data kita.
‫Mari kita lihat beberapa fungsi yang dapat kita panggil.
‫Ingat, perbedaan utama antara fungsi dan atribut adalah yang tidak memiliki atribut Brackett,
‫tidak memiliki tanda kurung dan fungsi, akan melakukan beberapa jenis operasi.
‫Jadi yang pertama akan kita lihat adalah mendeskripsikan.
‫Sekarang, ini dia, yang dilakukan juru tulis adalah memberi kami beberapa informasi statistik
‫tentang kolom numerik kami, Anda mungkin memperhatikan, mengapa harga tidak naik?
‫Berikut adalah kolom numerik.
‫Jadi kita punya odometer.
‫Artinya ada 10 kolom yang hitungan utamanya adalah tujuh puluh delapan ribu enam ratus satu.
‫Jadi odometernya adalah berapa kilometer yang bisa ditempuh sebuah mobil.
‫Dan kemudian jumlah pintu, hitungannya adalah sepuluh, artinya ada 10 baris dengan pintu sebagai kolom.
‫Dan yang utama untuk standar deviasi adalah nol koma empat tujuh satu empat nol lima.
‫Kami punya persentil di sini, Min dan Max.
‫Tapi tidak ada harga.
‫Nah, jika kita kembali ke sini, kita dapat melihat bahwa odometer adalah nilai integer dan pintu juga merupakan
‫nilai integer, tetapi harga adalah sebuah objek.
‫Sekarang, itu menarik.
‫Hmm.
‫Mungkin ketika kami mengimpornya dari survei kami, sel ini diformat secara berbeda dengan sel-sel ini.
‫Jangan khawatir.
‫Kita akan melihat itu di video mendatang.
‫Tetapi sesuatu yang perlu diingat adalah bahwa deskripsi hanya berfungsi pada kolom numerik, jadi mari kita lihat
‫hal lain.
‫Mungkin kami ingin info.
‫Penjualan mobil itu penting dan sekarang penting untuk diingat bahwa jenis deskripsi ini berfungsi.
‫Dan atribut adalah beberapa hal yang mungkin Anda alami di awal penjelajahan kumpulan data
‫baru.
‫Jadi itulah yang kami lakukan.
‫Kami berpura-pura mendapatkan penjualan mobil di sini dan kami ingin mulai menjalankan fungsi seperti info dan deskripsi
‫untuk mulai menjelajahi data kami dan mendapatkan beberapa informasi tentangnya.
‫Jadi apa yang akan diberikan kepada kita?
‫Mari kita lihat.
‫Indeks rentang, 10 entri, nol hingga sembilan.
‫Sekarang, info semacam itu.
‫Indeks dikombinasikan dengan siang hari dan ingatlah, Penders memiliki banyak cara berbeda untuk melakukan hal serupa.
‫Jadi saat Anda menelusuri dan mengerjakannya, mempelajari lebih lanjut tentang perpustakaan, Anda akan menemukan pola yang paling
‫cocok untuk Anda.
‫Saya hanya menunjukkan koleksi luas Anda dari berbagai fungsi berguna yang dapat Anda gunakan di semua
‫jenis analisis data.
‫Apa yang akan diberitahukan kepada kita adalah bahwa kolom make memiliki objek non null, 10 objek normal untuk warna.
‫Sama lagi untuk sisa kolom.
‫Ada dua siang hari untuk int 64.
‫Ya, itu masuk akal di 64, di 64 dan tiga untuk objek.
‫Oke.
‫Dan itu tidak menggunakan banyak memori.
‫Baiklah, mari kita lanjutkan.
‫Penjualan mobil, Anda dapat memanggil analisis statistik pada kerangka data Anda sehingga penjualan mobil tidak berarti kami akan
‫memberikan rata-rata kolom numerik Anda.
‫Ingat, harga tidak muncul di sini karena itu adalah objek, bukan kolom numerik.
‫Dan Anda bahkan dapat menghubungi Maine pada seri individu karena membuat seri yang disebut Seri DOT Harga Mobil Sama
‫dengan Payday.
‫3000, mari kita berpura-pura bahwa ini adalah harga mobil kita, bahwa mereka tidak dalam format objek, itu
‫adalah format bilangan bulat, dan kemudian kita pergi, harga mobil tidak berarti pangeran, pangeran kekuasaan.
‫Saya berharap saya adalah seorang pangeran mobil.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi itu akan memberi kita rata-rata dari tiga angka ini di sini.
‫Itu cukup tinggi di sana.
‫Tiga puluh delapan ribu lima ratus delapan puluh tiga.
‫Karena kami memiliki lembah besar ini.
‫Itu mobil pangeran mobil di sana.
‫Berikutnya yang bisa kita lihat adalah beberapa sehingga kita bisa melakukan penjualan mobil. com beberapa.
‫Ini akan meringkas semua nilai kolom yang berbeda.
‫Jadi ini benar-benar digabungkan.
‫Apa yang ada di kolom?
‫Ini total.
‫Ada berapa Adelmo, ada berapa pintu.
‫Tidak terlalu berguna menyebutnya di seluruh bingkai data.
‫Jadi mungkin kita melakukannya pada satu kolom sekarang untuk memilih satu kolom.
‫Kami akan membahas ini dalam video pemilihan, tetapi untuk memilih satu kolom hanya untuk menunjukkannya di
‫sini.
‫Dore's dot some Anda ketikkan nama kolom dalam tanda kurung siku sebagai string dan kemudian panggil dot some
‫yang digeser ke dalamnya.
‫Sekarang itu hanya akan membawa ini beberapa ke sini.
‫Sekarang Anda dapat melakukan beberapa versi berbeda dari statistik ini seperti tidak hanya beberapa, Anda dapat
‫menggunakan median dan banyak lainnya.
‫Jadi saya sarankan jika Anda berlatih, cobalah beberapa fungsi statistik yang berbeda, bahkan lihat dokumentasi
‫panda untuk ukuran statistik yang berbeda.
‫Anda dapat memanggil kolom yang berbeda.
‫Dan akhirnya, jika Anda ingin satu informasi terakhir tentang bingkai data Anda adalah panjangnya.
‫Jadi alasan Anda mungkin menginginkan ini adalah, katakanlah, data Anda membingkai dua ratus ribu baris
‫dan Anda hanya ingin mengerjakan beberapa ribu untuk analisis data eksplorasi.
‫Anda dapat mengetahui panjang bingkai data yang sedang Anda kerjakan dengan meneruskannya ke Len.
‫Dan kita dapat melihat bahwa ada sepuluh baris di sana dan kita melihatnya sekali lagi.
‫Cantik.
‫Itu bagus dan benar.
‫OK, jadi itulah akhir dari bagian penjelasan ini.
‫Apa yang mungkin dapat Anda lakukan adalah melalui latihan, menjalankan kode sendiri dan kemudian melihat
‫apakah ada fungsi lain di sini yang ingin Anda coba, mungkin buat seri Anda sendiri seperti ini dan kemudian lihat
‫nilai statistik apa yang dapat Anda temukan tentang seri Anda .
‫Tapi tanpa penundaan lebih lanjut.
‫Sampai jumpa di kuliah berikutnya dan kita akan melihat cara melihat data dan memilih data secara berbeda.