‫OK, bem-vindo de volta.
‫Agora, no último vídeo, passamos por diferentes tipos de dados nas séries e frames de dados de Pender, criando
‫algumas séries em um frame de dados, importando dados e depois exportando dados.
‫Agora veremos maneiras diferentes de descrever dados independentes.
‫Então faremos um pequeno título aqui.
‫Lembre-se, para fazer isso, você pode digitar alguma redução.
‫Se você nunca viu o markdown antes, você pode fazer alguma pesquisa.
‫Mas, para criar um título, você pode fazer duas pequenas hash tags.
‫E isso irá pressionar escapar e entrar no turno final.
‫Agora, descrevi os dados em um formato de cabeçalho pequeno e agradável.
‫Esta é uma ótima maneira de quebrar blocos de notas dupatta.
‫Portanto, é comunicativo.
‫OK.
‫Quanto à forma como você chama funções, já vimos isso no exemplo aqui para quadros de dados CSFI
‫em Penders pressionando a notação de ponto.
‫Então, se formos para a guia, ele pode nos mostrar.
‫Aqui vamos nós.
‫Demorei um pouco e fiquei impaciente e pressionei Tantallon, ele vai nos mostrar algumas funções aqui que podemos
‫executar.
‫Mas lembre-se, há muito aqui.
‫Portanto, no início, não se concentre em tentar decorar tudo isso.
‫Apenas se concentre em usar os poucos que estamos experimentando no momento e, em seguida, desenvolva seu conhecimento à medida
‫que avança.
‫Portanto, a primeira coisa que veremos é como descrever os tipos de dados em nosso quadro de dados.
‫Podemos fazer isso digitando os horários do dia.
‫Portanto, você notará que algumas funções têm colchetes depois e outras não gostam que esta não tenha
‫colchetes.
‫A diferença entre os dois é que se trata de um atributo.
‫Então, digitamos aqui atributo, enquanto uma função como vendas de carros.
‫Ver o ASV é uma função, então a diferença entre um atributo e uma função é que isso vai executar algumas etapas, enquanto
‫o De Type, que é um atributo, é apenas algumas metainformações que são armazenadas sobre o quadro de
‫dados de vendas de carros.
‫Portanto, essas são as duas coisas principais a serem lembradas aqui.
‫A diferença entre um atributo e uma função.
‫Não queremos executar esta linha de código, então vamos comentar sobre isso.
‫Mas queremos ver os tipos D.
‫Então, vamos fazer isso pressionando shift enter.
‫Agora, isso nos dará algumas informações sobre as colunas do quadro de dados de nossas vendas de automóveis.
‫Então vai fazer coluna, vamos ver aqui em cima, fazer portas coloridas do hodômetro, preço.
‫Esses são os nossos nomes de coluna.
‫Então, isso vai nos dizer o tipo de nossa coluna my é um objeto.
‫A cor é um objeto.
‫Odômetro é um int, portas é um número inteiro e o preço também é um objeto.
‫Vamos dar uma olhada em algumas outras coisas que podemos fazer com esse data frame carsales. com.
‫Agora, isso é uma função ou um atributo?
‫Não tem colchetes, então é um atributo.
‫Portanto, isso vai nos dizer que os nomes de nossas colunas irão retorná-los como uma lista para que você possa
‫escolher colunas de carros iguais a vendas de carros, colunas de pontos, pressionar shift enter e agora você tem os nomes de suas colunas armazenados como uma
‫lista.
‫Portanto, você pode realizar algumas operações nesta lista e usá-la posteriormente para manipular seu quadro de dados, mas é apenas
‫assim que você acessa dois dos principais tipos de atributos de seu quadro de dados.
‫Vamos dar uma olhada em outra coisa.
‫E quanto aos índices, colunas de carros, índice DOT?
‫Oh, não tem índice de atributo.
‫Ah, porque falamos em colunas de carros, queremos nosso quadro de dados de vendas de carros.
‫Aqui vamos nós.
‫Bela.
‫Portanto, vamos ver o quadro de dados aqui.
‫As vendas de carros dirão que o intervalo do índice começa em zero e termina em 10 etapas que vai de um a zero.
‫Um dois três.
‫OK, isso faz sentido.
‫Agora, examinamos alguns atributos diferentes de nosso quadro de dados.
‫Vamos dar uma olhada em algumas das funções que podemos chamar.
‫Lembre-se, a principal diferença entre uma função e um atributo é que não temos os atributos
‫de Brackett, não temos colchetes e funções, vamos realizar algum tipo de operação.
‫Então o primeiro daremos uma olhada em é descrever.
‫Agora, vamos lá, o que o escriba faz é nos dar algumas informações estatísticas sobre nossas
‫colunas numéricas, você pode notar, por que o preço não está subindo?
‫Aqui está uma coluna numérica.
‫Portanto, temos odômetro.
‫Isso significa que há 10 colunas que contam, a principal é setenta e oito mil e seiscentos e um.
‫Portanto, o hodômetro é quantos quilômetros um carro poderia ter percorrido.
‫E então várias portas, a contagem é dez, o que significa que há 10 fileiras com portas como uma coluna.
‫E o principal para o desvio padrão é que zero vírgula quatro sete um quatro zero cinco.
‫Temos percentis aqui, mínimo e máximo.
‫Mas não tem preço.
‫Bem, se voltarmos aqui, podemos ver que o odômetro é um valor inteiro e as portas também são um
‫valor inteiro, mas o preço é um objeto.
‫Agora, isso é interessante.
‫Hmm.
‫Talvez quando importamos de nossa pesquisa, essa célula está formatada de forma diferente para essas células.
‫Não se preocupe.
‫Veremos isso em um vídeo futuro.
‫Mas algo a ter em mente é que a descrição funciona apenas em colunas numéricas, então vamos dar uma olhada em
‫outra coisa.
‫Talvez queiramos informações.
‫A venda de carros é importante e agora é importante lembrar que esse tipo de descrição funciona.
‫E os atributos são algumas coisas que você pode examinar bem no início da exploração de um novo conjunto de
‫dados.
‫Então é isso que estamos fazendo.
‫Estamos fingindo que temos vendas de carros aqui e queremos começar a executar funções como informações e descrições para apenas
‫começar a explorar nossos dados e obter algumas informações sobre eles.
‫Então, o que isso vai nos dar?
‫Vamos dar uma olhada.
‫Índice de intervalo, 10 entradas, zero a nove.
‫Agora, informações são como.
‫Índice combinado com horários diurnos e, portanto, lembre-se, Penders tem muitas maneiras diferentes de fazer coisas semelhantes.
‫Assim, conforme você avança e trabalha, aprende mais sobre a biblioteca, você meio que encontra um padrão que funciona
‫melhor para você.
‫Estou apenas mostrando sua ampla coleção de diferentes funções úteis que você pode usar em qualquer tipo de
‫análise de dados.
‫O que isso vai nos dizer é que a coluna make tem objetos não nulos, 10 objetos normais para cor.
‫O mesmo vale para o resto das colunas.
‫Há dois dias para a int 64.
‫Sim, isso faz sentido em 64, em 64 e três para objeto.
‫OK.
‫E não está usando muita memória.
‫Tudo bem, vamos continuar.
‫Na venda de carros, você pode chamar a análise estatística de seu quadro de dados, de modo que as vendas de carros não signifiquem que
‫forneceremos a média de suas colunas numéricas.
‫Lembre-se de que o preço não aparece aqui porque é um objeto, não uma coluna numérica.
‫E você pode até ligar para Maine em séries individuais, uma vez que faça uma série chamada série Car Prices Equals
‫Payday DOT.
‫3000, vamos fingir que estes são os preços dos nossos carros, que eles não estão em formato de objeto, eles
‫são um formato inteiro, e então vamos, preços de carros não significam príncipes, príncipes de poder.
‫Eu gostaria de ser um príncipe dos carros.
‫Aqui vamos nós.
‫Isso nos dará a média desses três números aqui.
‫Isso é muito alto lá.
‫Trinta e oito mil quinhentos e oitenta e três.
‫Porque tínhamos um grande vale.
‫Isso é um carro príncipe carro bem ali.
‫O próximo que podemos dar uma olhada é alguns para que possamos vender carros. com alguns.
‫Isso vai somar todos os valores de colunas diferentes.
‫Então, isso está realmente combinado.
‫O que há na coluna?
‫É total.
‫Quantos Adelmo existem, quantas portas existem.
‫Não é realmente útil chamá-lo em todo o quadro de dados.
‫Então, talvez façamos isso em uma única coluna agora para selecionar uma única coluna.
‫Vamos passar por isso no vídeo de seleção, mas para selecionar uma única coluna apenas para demonstrá-lo
‫aqui.
‫Dore's dot some você digita o nome da coluna entre colchetes como uma string e então chama dot some para
‫o qual ele muda.
‫Agora, isso vai trazer alguns aqui embaixo.
‫Agora você pode fazer algumas versões diferentes dessa estatística, como não apenas algumas, você pode usar a mediana
‫e um monte de outras.
‫Portanto, sugiro que, se você estiver praticando, experimente algumas funções estatísticas diferentes e até mesmo consulte a
‫documentação dos pandas para obter diferentes medidas estatísticas.
‫Você pode chamar colunas diferentes.
‫E, finalmente, se você quiser uma última informação sobre o seu quadro de dados, é o comprimento.
‫Portanto, o motivo pelo qual você pode querer isso é, digamos, seus quadros de dados duzentas mil linhas
‫e você só queria trabalhar em alguns milhares para uma análise de dados exploratória.
‫Você poderia descobrir o comprimento do quadro de dados em que está trabalhando no momento, passando-o para Len.
‫E podemos ver que há dez linhas ali e dar uma olhada mais uma vez.
‫Bela.
‫Isso é bom e correto.
‫OK, então esse é o fim desta seção de descrição.
‫O que você provavelmente poderia fazer é praticar, executar o código por conta própria
‫e ver se há outras funções aqui que deseja experimentar, talvez criar sua própria série como esta e ver
‫quais valores estatísticos você pode descobrir sobre sua série .
‫Mas sem mais delongas.
‫Vejo você na próxima aula e veremos como visualizar e selecionar dados de maneira diferente.