‫Harat maakt hier echte vooruitgang, er zijn bijna oneindig veel manieren waarop u gegevens kunt bekijken en selecteren met
‫het gegevensframe van Panda.
‫We beginnen hier nog maar aan de oppervlakte, maar als je deze basisstappen eenmaal hebt geleerd, kun je ze echt combineren
‫op elke andere manier die je maar kunt bedenken en je gegevens echt transformeren en in een
‫ander licht bekijken.
‫Dus laten we doorgaan.
‫We zijn momenteel nog bezig met het beoordelen en selecteren van gegevens.
‫Dus de volgende die ik je wil laten zien, is een betaalde kruistabel.
‫En dit is een geweldige manier om twee kolommen te vergelijken als je ze wilt zien, als een beetje innovatief.
‫Vernieuwend.
‫Is dat het juiste woord?
‫Niet zeker.
‫Maakt niet echt uit.
‫Maar je zult een beetje vergelijkende manier zien.
‫Misschien is dat een wat beter woord.
‫Dus kruistabel gaat eigenlijk zeggen, hey, pennies, pak de maakkolom.
‫Laten we ons geheugen opfrissen van hoe ons dataframe eruit ziet.
‫We hebben een merk, dat zijn deuren die auto's maken, en dat is hier.
‫Dit gaat dus over de maakkolom met de deurkolom.
‫Daarom wordt kruistabel Panda's kruistabel genoemd.
‫En je geeft het een kolom door en dan nog een kolom.
‫Dus we kwamen hier, dit is Dore's bedrag van drie, vier en vijf dollar.
‫Dus we hebben drie, vier, vijf.
‫En dit zijn de verschillende merken hier.
‫We hebben vier verschillende merken, Toyota, Honda, BMW en Nissan mooi.
‫En wat dit doet, is dat het deze twee kolommen samenvoegt.
‫Dus laten we deze BMW verkennen.
‫Er is één auto met vijf deuren, Honda.
‫Er zijn drie auto's met vier deuren.
‫Toyota is het enige automerk met drie deuren.
‫Niet helemaal zeker waar die auto eruit zou zien, maar wie weet?
‫Dit is een soort data die je tegenkomt.
‫Oke.
‫Nu is kruistabel geweldig om twee kolommen te vergelijken, maar wat als u meer kolommen in de context van
‫een andere wilt vergelijken?
‫Dit is waar een groepsman binnenkomt.
‫Dus laten we hier een kleine opmerking plaatsen.
‫Groepeer door naar autoverkoop te gaan, ik wilde zeggen, Paty, ik ben gewend om NPD Groepeer langs te zeggen en we willen
‫de merkkolom.
‫Punt, Maine.
‫Wat denk je voordat we deze code zelfs maar uitvoeren?
‫Nu ga ik tegen mijn enige regel in.
‫Ik heb altijd eerst de code uitgevoerd.
‫Wat denk je dat dit zal doen als we hiernaar kijken?
‫Dus we hebben autoverkopen, dat is ons dataframe dat hier staat.
‫We hebben hier een kleine functie genaamd Group By, we weten dat het een functie is omdat
‫het gevolgd wordt door Brackett's en dan binnen de group by hebben we de make-kolom.
‫We hebben hoofdgerecht.
‫Hm.
‫Hoe je erover nadenkt maakt niet uit, je moet eerst de code uitschrijven en verschuiven en invoeren en kijken wat
‫er gebeurt.
‫Dus wat dit gaat doen, is dat het het dataframe op de merkkolom gaat groeperen, vergelijkbaar met wat onze
‫kruistabel deed.
‫Maar deze keer hebben we hier meer kolommen.
‫Dus het heeft ons de belangrijkste waarden van de kilometerteller gegeven, van alle verschillende soorten en merken, evenals de
‫deuren.
‫Dus BMW, de belangrijkste kilometerteller is elfduizend honderd negenenzeventig en het belangrijkste aantal deuren
‫is vijf.
‫En dat is logisch, want er is maar één BMW-auto.
‫Maar nogmaals, deze groepering door je zou kunnen groeperen op bijna elke kolom die je maar kunt bedenken en er vervolgens een bewerking op uitvoeren,
‫en je kunt je voorstellen dat je hier meer kolommen zou hebben en je ze op de een of andere manier zou willen
‫combineren en bekijken, je kunt deze groep per functie gebruiken om ervoor te zorgen dat je de groep voor een bepaalde tijd
‫bezit.
‫Misschien wil je alleen witte Toyoda's.
‫Misschien is dat een kleine oefening.
‫Zie hoe je het kunt groeperen door alleen naar hun twee witte Toyoda's te kijken.
‫Ja, twee witte Toyoda's en dan kijken wat er vanaf daar gebeurt.
‫Maar ik wil je groeperen op een soort kruistabel laten zien, maar dan om je op meer dan één kolom tegelijk
‫te concentreren.
‫Dus wat nu.
‫Oké, misschien, maar we bekijken enkele visualisaties.
‫Ja, dat is een geweldig idee.
‫Dus we gaan autoverkopen kilometerteller.
‫Laten we eens kijken of we hier een klein plot kunnen maken.
‫Ik ga Dot Plot bellen.
‫Wat denk je dat dit gaat doen?
‫Loop zo mooi.
‫We krijgen een grafiek van de verschillende kilometertellerwaarden.
‫Dit is het mooie van panda's, hoe mooi en hoe snel je een analyse op gang kunt
‫brengen.
‫En je zou naar een tabel als deze kunnen kijken en niet echt zeker weten wat er aan de hand is, vooral als je veel
‫rijen hebt.
‫Maar het verkrijgen van een visualisatie is een geweldige manier om snel te begrijpen wat er gebeurt.
‫En er komt een sectie over hoe je deze visualisaties een beetje interactiever en een
‫beetje mooier kunt maken met labels en andere informatie hier.
‫Maar wat je zou kunnen vinden, is dat als deze plot niet verschijnt, je deze twee regels code misschien moet
‫uitvoeren.
‫En dit is matplotlib in lijn omdat je hier ziet, dit wordt gegenereerd.
‫Deze plot is eigenlijk een herinnering hoe we een omgeving hebben gecreëerd en een hele reeks tools voor ons hebben geïnstalleerd.
‫QandA deed dat voor ons toen we onze omgeving creëerden, matplotlib installeerden, omdat een deel van de functionaliteit,
‫zoals de plotfunctie in panda's, afhankelijk is van matplotlib.
‫Dus achter de schermen heeft Kondor dit eigenlijk voor ons opgezet.
‫En als we panda's hier helemaal bovenaan hebben geïmporteerd, gaan we niet helemaal terug naar de top, want
‫dat duurt even.
‫Maar toen we elke dag importpanda's intypten, had het misschien wat werk achter de schermen voor ons gedaan om
‫deze plot te ordenen.
‫Maar als dat niet het geval is, kunt u deze twee regels code in Port Matplotlib typen, niet in pi-plot.
‫Als PLT.
‫En deze hier, dit procentteken aan de voorkant is een kleine magische functie.
‫Jupiter notebooks hebben verschillende magische functies die een bepaald soort ding doen.
‫Dit alles zegt dat we onze matplotlib-plots in de notebook plotten, zodat we ze kunnen zien.
‫Dus als uw plots niet verschijnen, zorg er dan voor dat u deze twee regels code hebt uitgevoerd, zodat u ze kunt typen
‫en ze eventueel bovenaan uw notitieblok kunt plaatsen als uw plots niet verschijnen.
‫Dus het volgende dat we willen zien is een ander soort plot dat een histogram wordt genoemd.
‫Histogram is een geweldige manier om de distributie te zien.
‫Distributie is een mooi woord voor dataverspreiding.
‫Dit stel je je dus voor.
‫De meeste van onze kilometerstanden liggen tussen laten we zeggen twintigduizend, tot 100000.
‫Dus de reden dat je dit soort curvevorm hier kunt zien, is omdat dit is waar het gemiddelde over
‫de kilometerstand valt en dat deze twee waarden hier als uitschieters kunnen worden beschouwd omdat ze niet binnen
‫deze grote groep waarden vallen.
‫Het is dus een gemakkelijke manier om een histogram uit te voeren op uw numerieke kolommen.
‫Laten we eens kijken naar de prijskolom.
‫We willen zien welke verschillende prijzen van auto's we hebben.
‫Puntenplot, hè?
‫Waarom denk je dat dat ter sprake kwam?
‫Herinnert u zich geen numerieke gegevens om te plotten?
‫Waarom is dat?
‫Laten we eens kijken naar de A-type prijs D-type.
‫We hebben in het begin D-types gedaan in een van onze video's.
‫Dot D-type staat slechts op een enkele kolom, dus D-type O vier object.
‫Het is dus niet numeriek.
‫Dus onze fout is geen numerieke gegevens om te plotten.
‫Wat kunnen we hier doen?
‫Nu kunnen we een beetje rondkijken en proberen dit te laten werken, maar laten we eens kijken hoe we een
‫probleem als dit kunnen onderzoeken.
‫Maar we kunnen typen.
‫Hoe een Pandas-kolom te converteren?
‫Prijs voor geheel getal.
‫Prijskolomobject voor panda's.
‫Dit is een stap die u kunt nemen als u een fout tegenkomt.
‫We kunnen altijd met deze prijskolom spelen en proberen het te repareren.
‫Maar ik wil benadrukken hoe een daadwerkelijke workflow eruit zou kunnen zien als je iets opzoekt.
‫Dus we hebben gegoogeld hoe je een pan is column price naar integer converteert, want dat is wat je wilt doen,
‫toch?
‫Klik op deze stapeloverloop van een kolom met de naam Bedrag houdt waarden in die er zo uitzien.
‫Wat u nu wilt doen, is wanneer u ergens zoals Stack Overflow komt, u wilt zien of deze
‫beschrijving van deze vraag overeenkomt met ons probleem.
‫Ze hebben dus een kolom met de naam Bedrag, die waarden bevat die er zo uitzien en die op ons lijken,
‫maar die van ons heet prijs.
‫Als ik overdag dataframes doe, keert het terug.
‫Deze kolom als object is dat van ons ook.
‫Hoe zet ik dit om naar int?
‫Ja, dat is wat we willen doen.
‫Laten we eens kijken naar enkele van deze antwoorden.
‫OK, dit gebruikt regex.
‫Wat u met deze antwoorden zult doen, is ze een beetje doorbladeren en zien welke u het meest
‫opvalt.
‫Deze greenstick betekent dat de vraagsteller dit heeft gemarkeerd als het juiste antwoord om hem te helpen zijn probleem op te
‫lossen.
‫Maar soms zijn er andere, zoals misschien deze hier. Ik wil er een gebruiken zonder regex, omdat regex me
‫een beetje in de war brengt.
‫Dus dit heeft ook vijf upvotes.
‫Een van hen is de mijne die eerder hier onderzoek deed voor deze video.
‫Dus wat je zou kunnen doen is dit kopiëren.
‫Dus je kunt zien dat ze zijn begonnen met een berg, wat een soort uitprijskolom is, en het is
‫er zo uitgekomen, en dat is wat we willen doen.
‫We willen onze prijskolom omzetten.
‫Laten we eens kijken.
‫Autoverkopen, wanneer moeten we onze prijskolommen converteren naar zoiets als hoe onze kilometerteller eruit ziet.
‫We hebben dit stukje code gekopieerd van Stack Overflow.
‫We gaan het hier typen, maar we gaan het als referentie gebruiken, juist, omdat we willen
‫oefenen met het schrijven van onze eigen code.
‫Dus we gaan het vergelijken met wat is.
‫Laten we een klein beetje uitzoomen zodat we twee cellen tegelijk kunnen zien.
‫Excellent.
‫Dus dit zegt dat dataframe met een kolombedrag gelijk is aan dataframebedrag, punt, tekenreeks, punt vervangen.
‫Een interessante combinatie van code daar met niets zo strak einde, dat is best een beetje in één keer, maar laten we
‫proberen de onderdelen die we wel kennen te vervangen.
‫Dus dagdataframe, ons dataframe heet eigenlijk autoverkoop.
‫Dus we gaan autoverkopen intypen.
‫Onze bedragkolom heet eigenlijk prijs.
‫Dus we typen de prijs in en we gaan het opnieuw toewijzen aan autoverkopen.
‫Prijs is wat dit zegt, hey, pak de prijskolom en stel deze gelijk aan deze.
‫Een andere autoverkoop heeft geen prijskolom, maar laten we wat aanpassingen doen.
‫Dus dit betekent toegang tot de string en vervang nu deze kleine funky combinatie
‫van Slash's dollartekens, komma's en punten, die zegt, hey, zoek deze symbolen in de prijskolom en vervang ze.
‫Vervang de komma na de komma door niets en wijzig vervolgens het type met als type in geheel getal.
‫Dus laten we dat nog een keer doornemen.
‫Autoverkoopprijs Collum, we willen de autoverkoopprijskolom opnieuw aanpassen, dus
‫houd de waarden hetzelfde, maar gebruik de string en vervang de dollartekens en punten.
‫Dus dollarteken coma's en dansen met niets.
‫Dit is dus een lege tekenreeks en verander deze dan van een tekenreeks, dus typ integer.
‫Dat was een hele mondvol, maar onthoud dat je bij twijfel de code shift uitvoert en binnenkomt.
‫Laten we nu eens kijken hoe ons gegevensframe voor autoverkopen eruitziet.
‫Mooi.
‫We hebben de prijskolom gewijzigd om meer op de kilometertellerkolom te lijken.
‫Wat hier is gebeurd, is dat de prijskolom dit gevoel bevat.
‫Hm.
‫Dus misschien is dat een oefening om dat op te lossen, om de zin niet op te nemen, omdat we het alleen in duizenden
‫willen hebben en dit heeft het vergroot.
‫Dus nu de Nissan, de witte Nissan is nu negenhonderdzeventigduizend dollar.
‫Maar laten we eens kijken of we het nu kunnen plotten.
‫Prijs.
‫Punt plot.
‫Mooi.
‫Dus de plot is onjuist omdat de cijfers gewoon veel te hoog zijn, maar we kunnen het nu tenminste plotten.
‫Dus het volgende waar we naar kijken in termen van het manipuleren van gegevens, is kijken naar deze regel code en
‫gaan, hoe kunnen we dat bijstellen?
‫Dus misschien is dat een kleine oefening.
‫Je zou kunnen proberen deze regel code aan te passen om die laatste twee nullen aan het einde niet op te nemen.
‫En nu we een paar verschillende manieren hebben gezien om gegevens te bekijken en te selecteren, zullen enkele van de
‫belangrijkste met panda's nu kijken naar nog een paar manieren waarop we gegevens kunnen manipuleren.
‫Dus neem even een pauze als je de code die we hebben doorgenomen nog eens moet doornemen, dan zie ik het in de volgende
‫video.