‫好吧, 我会的
‫欢迎回来｡
‫在上一个视频中, 我们介绍了PANDAS系列和数据帧中的不同数据类型, 在数据帧中创建一些系列,
‫导入数据, 然后导出数据｡
‫现在我们来看看描述大熊猫数据的不同方式｡
‫所以我们在这里做一个小标题｡
‫记住这样做, 你可以键入一些减价, 如果你从来没有见过减价之前｡
‫你可以做一些调查｡
‫但要创建标题, 你可以做两个小标签, 这将全部按下escape和m shift enter｡
‫现在我已经得到了一个很好的小标题格式的描述数据｡
‫这是一个很好的方式来打破木星笔记本｡
‫所以这是交流｡
‫好吧, 我会的
‫调用函数的方式｡
‫我们已经在一个例子中看到了, 在熊猫数据框上的CSV是通过按下点符号表示的｡
‫所以如果我们按tab键, 它可能会显示给我们｡
‫我们走吧｡
‫花了一点时间, 我变得不耐烦, 按了很多标签｡
‫它会显示一些我们可以运行的函数, 但请记住, 这里有很多函数｡
‫所以在开始的时候, 不要把注意力集中在把所有这些都背下来｡
‫只要专注于使用我们目前正在经历的少数几个, 然后在你去的时候建立你的知识｡
‫我们首先要了解的是如何描述数据帧中的数据类型｡
‫我们可以通过输入D类型来实现, 所以你会注意到一些函数后面有括号, 而一些函数不这样｡
‫这个上面没有括号｡
‫这两者之间的区别在于这是一个属性｡
‫因此, 我们在这里输入属性, 而像汽车销售这样的函数｡
‫看到V是一个函数｡
‫所以属性和函数的区别在于它要执行一些步骤,
‫而de types是一个属性, 它只是存储的一些关于汽车销售数据帧的梅塔信息｡
‫这就是这里要记住的两件事, 属性和函数的区别｡
‫我们不想运行这一行代码, 所以我们将其注释掉, 但我们确实希望看到D类型｡
‫那就这么办吧｡
‫按下移位回车键｡
‫现在, 这将告诉我们一些有关汽车销售数据框列的信息｡
‫它会变成一列, 让我们看一下｡
‫制造颜色, 里程表门, 价格, 那是我们的列名｡
‫这会告诉我们make列的类型是一个对象, 颜色是一个对象, 里程表是一个整型数,
‫门是一个整型数, 价格也是一个对象.
‫让我们来看看我们可以用这个数据框架汽车销售列做的其他事情｡
‫现在, 这是函数还是属性？
‫它没有括号, 所以它是一个属性｡
‫这将告诉我们列名将以列表的形式返回, 这样你就可以得到汽车列等于汽车销售列｡
‫按shift回车键｡
‫现在, 您已经将列名存储为列表｡
‫因此, 您可以对该列表执行一些操作, 然后使用该列表来操作数据框｡
‫但这只是从数据框访问两种主要类型的属性的方式｡
‫让我们看看别的东西｡
‫索引呢？
‫所以我们去汽车列索引｡
‫Oh没有属性索引｡
‫哦, 因为我们在汽车专栏里打了字｡
‫我们需要汽车销售数据框架｡
‫我们走吧｡
‫真漂亮｡
‫这就是说, 让我们看看这里的数据框｡
‫Carsales会说指数的范围从0开始到10结束｡
‫一步就是一个｡
‫所以0123.
‫好吧, 有道理｡
‫现在, 我们已经了解了数据帧的几个不同属性｡
‫让我们看看可以调用的一些函数｡
‫请记住, 函数和属性之间的主要区别是, 函数没有括号,
‫属性没有括号, 函数将执行某种操作｡
‫所以第一个要看一下的就是形容｡
‫现在就去
‫我们走吧｡
‫抄写员所做的是给我们一些关于数字列的统计信息｡
‫你可能注意到了为什么价格没有上升？
‫这是一个数字列｡
‫我们有里程表｡
‫这意味着有十列是算数的｡
‫主力是78601人｡
‫所以里程表是一辆车可能行驶了多少公里｡
‫而要数的门的数目是十个｡
‫也就是说有十排门作为一列｡
‫而主要的是对于标准差是0｡ 471405.
‫我们这里有百分位数, 最小和最大｡
‫但没有代价｡
‫如果我们回到这里, 我们可以看到里程表是一个整数值, 门也是一个整数值,
‫但价格是一个对象｡
‫现在, 这很有趣｡
‫嗯嗯嗯
‫也许当我们从CSV导入它时, 这个单元格的格式与这些单元格不同｡
‫别担心我会的
‫我们将在以后的视频中了解这一点｡
‫但需要记住的是, describe只对数字列有效｡
‫让我们来看看别的｡
‫也许我们想要信息, 销售信息｡
‫现在重要的是要记住这些类型的描述功能｡
‫属性是您在开始探索一组新数据时可能要经历的一些事情｡
‫这就是我们要做的｡
‫我们假设这里有汽车销售, 我们想开始运行像info和describe这样的函数,
‫以便开始探索我们的数据并获得一些关于它的信息｡
‫那么这会给予我们什么？
‫我们来看看｡
‫范围索引, 十个条目, 0到9｡
‫现在信息就像｡
‫指数与日间时间相结合｡
‫所以, 请记住, 熊猫有许多不同的方式来做类似的事情｡
‫因此, 当您浏览和工作, 了解更多关于库的信息时, 您会发现一种最适合您的模式｡
‫我只是向您展示了一系列不同的､ 有用的函数, 您可以在任何类型的数据分析中使用这些函数｡
‫这将告诉我们mate列有十个非空对象, 十个非空对象表示颜色｡
‫其余列也是如此｡
‫64号有两个D型｡
‫是的, 这在64年是有道理的｡
‫六四年又有三个为对象｡
‫好吧, 我会的
‫而且它使用的内存也不多｡
‫好吧, 我会的
‫我们继续吧｡
‫汽车销售, 你可以调用统计分析对你的数据框｡
‫所以汽车销量并不意味着我们给予你数字栏的平均值｡
‫请记住, Price不会出现在这里, 因为它是一个对象, 而不是一个数值列｡
‫你甚至可以称之为个别系列的平均值｡
‫所以让我们做一个系列叫汽车价格等于PD系列｡
‫3000.
‫假设这是汽车价格, 不是对象格式, 而是整数格式.
‫然后我们就走｡
‫汽车价格意味着, 嗯, 王子, 汽车王子, 这总是一个汽车王子｡
‫我们走吧｡
‫这就是这三个数字的平均值｡
‫这个数字很高, 38, 583, 因为我们有一个很大的值｡
‫那是一辆车, 王子车就在那里｡
‫下一个我们可以看看的是总和, 所以我们可以去汽车销售总和｡
‫这将对所有不同列的值求和｡
‫所以这只是把品牌栏里的东西, 颜色栏里的东西, 加起来,
‫有多少张多米诺骨牌, 有多少扇门｡
‫在整个数据帧上调用它实际上没有什么用处｡
‫因此, 我们可以在单个列上执行此操作, 而不是选择单个列｡
‫我们将在选择视频中详细介绍这一点, 但在这里选择一根色谱柱只是为了演示｡
‫门求和你在方括号中键入列的名称作为字符串, 然后调用sum击shift回车｡
‫这样就可以把总和降到这里了｡
‫现在你可以做几个不同版本的统计数据, 比如, 不只是一些, 你可以做平均中值,
‫还有一些其他的｡
‫所以我建议如果你正在练习, 尝试几种不同的统计函数, 甚至可以查阅PANDAS文档以了解不同的统计方法｡
‫您可以在不同的数据行上呼叫｡
‫最后, 如果你想知道关于数据的最后一点信息, frame就是length｡
‫因此, 您可能希望这样做的原因是, 假设您的数据框架有200, 000行,
‫而您只想处理几千行, 以便进行探索性数据分析｡
‫您可以通过将其传递给Len来计算当前正在处理的数据帧的长度, 我们可以看到,
‫在数据帧中有10行｡
‫我们再看一遍｡
‫真漂亮｡
‫这很好也很正确｡
‫好了, 这段描述到此结束.
‫您可能需要做的是自己练习运行代码, 然后查看是否有其他函数需要尝试｡
‫也许可以像这样创建自己的系列, 然后看看你能找到关于你的系列的统计值｡
‫废话不多说, 下节课再见, 我们会讨论如何用不同的方式来看待数据和选择数据｡