‫Harat fait de réels progrès ici, il existe presque une infinité de façons d'afficher et de sélectionner des données avec le
‫cadre de données Pandas.
‫Nous ne faisons qu'effleurer la surface ici, mais une fois que vous avez appris ces étapes fondamentales, vous pouvez vraiment les
‫combiner de n'importe quelle manière différente que vous pouvez imaginer et vraiment transformer et visualiser vos données
‫sous un jour différent.
‫Alors continuons.
‫Nous examinons et sélectionnons toujours les données pour le moment.
‫Donc, le prochain que je veux vous montrer est un tableau croisé payant.
‫Et c'est un excellent moyen de comparer deux colonnes si vous voulez les voir, comme un peu innovantes.
‫Innovant.
‫Est-ce le mot juste ?
‫Pas certain.
‫Peu importe.
‫Mais vous verrez un peu de manière comparative.
‫C'est peut-être un mot un peu meilleur.
‫Donc, le tableau croisé va essentiellement dire, hé, pennies, saisissez la colonne make.
‫Rafraîchissons notre mémoire de ce à quoi ressemble notre bloc de données.
‫Nous avons la marque, c'est-à-dire les portes des voitures, qui est ici.
‫Cela va donc traverser la colonne make avec la colonne door.
‫Et donc le tableau croisé s'appelle Pandas Crosstab.
‫Et vous lui passez une colonne puis une autre colonne.
‫Donc nous sommes arrivés ici, ce sont les dollars de Dore, trois, quatre et cinq.
‫Nous en avons donc trois, quatre, cinq.
‫Et ce sont les différentes marques ici.
‫Nous avons quatre marques différentes, Toyota, Honda, BMW et Nissan magnifiques.
‫Et donc ce que cela fait, c'est d'agréger ces deux colonnes ensemble.
‫Alors explorons cette BMW.
‫Il y a une voiture à cinq portes, Honda.
‫Il y a trois voitures avec quatre portes.
‫Toyota est la seule marque de voiture qui a trois portes.
‫Je ne sais pas trop à quoi ressemblerait cette voiture, mais qui sait ?
‫C'est un type de données que vous rencontrerez.
‫D'accord.
‫Maintenant, le tableau croisé est idéal pour comparer deux colonnes, mais que se passe-t-il si vous vouliez comparer plusieurs colonnes dans le
‫contexte d'une autre ?
‫C'est là qu'intervient un gars du groupe.
‫Mettons donc un petit commentaire ici.
‫Grouper en allant aux ventes de voitures, j'allais dire, Paty, j'ai l'habitude de dire NPD Group by et nous voulons la
‫colonne make.
‫Point, Maine.
‫Maintenant, que pensez-vous avant même d'exécuter ce code ?
‫Maintenant, je vais contre ma seule règle ici.
‫J'ai toujours exécuté le code en premier.
‫Que pensez-vous que cela fera si nous regardions cela?
‫Nous avons donc les ventes de voitures, qui est notre base de données qui se trouve ici.
‫Nous avons ici cette petite fonction appelée Group By, nous savons que c'est une fonction parce qu'elle
‫est suivie par celle de Brackett, puis dans le groupe par nous avons la colonne make.
‫Nous avons le principal.
‫Hmm.
‫Comment y penser n'a pas d'importance, vous devez d'abord écrire le code et décaler et entrer et voir ce qui
‫se passe.
‫Donc, ce que cela va faire, c'est regrouper le bloc de données sur la colonne make de la même manière que notre tableau
‫croisé a fait.
‫Mais cette fois, nous avons plus de colonnes ici.
‫Il nous a donc donné les principales valeurs du compteur kilométrique, de toutes sortes et marques ainsi que les
‫portes.
‫Donc BMW, l'écriture du compteur kilométrique principal est de onze mille cent soixante-dix-neuf et le nombre principal de portes
‫est de cinq.
‫Et cela a du sens car il n'y a qu'une seule voiture BMW.
‫Mais encore une fois, ce groupe par vous pourrait regrouper par presque n'importe quelle colonne que vous pouvez imaginer, puis appeler une opération dessus au fur
‫et à mesure, et vous pouvez imaginer si vous aviez plus de colonnes ici et que vous vouliez les combiner d'une manière ou
‫d'une autre et les afficher, vous pouvez utiliser ce groupe par fonction pour vous assurer que vous possédez le groupe à un certain
‫moment.
‫Peut-être que vous ne voulez que des Toyoda blancs.
‫C'est peut-être un petit exercice.
‫Voyez comment vous pourriez le grouper en ne regardant que leurs deux Toyoda blancs.
‫Ouais, deux Toyoda blancs et ensuite voir ce qui se passe à partir de là.
‫Mais je veux juste vous montrer que le groupe par c'est un peu comme un tableau croisé, mais pour se concentrer sur plus d'une colonne
‫à la fois.
‫Alors quelle est la prochaine.
‫D'accord, eh bien, peut-être, mais nous regardons quelques visualisations.
‫Ouais, c'est une excellente idée.
‫Nous allons donc au compteur kilométrique des ventes de voitures.
‫Voyons si nous pouvons faire un petit complot ici.
‫Je vais appeler Dot Plot.
‫Que pensez-vous que cela va faire?
‫Exécutez cette belle.
‫Nous obtenons un tracé des différentes valeurs d'odomètre.
‫C'est ce qui est beau avec les pandas, à quel point vous pouvez lancer une analyse rapidement et
‫belle.
‫Et vous pourriez regarder un tableau comme celui-ci et ne pas vraiment être sûr de ce qui se passe, en particulier avoir beaucoup de
‫lignes.
‫Mais obtenir une visualisation est un excellent moyen de comprendre rapidement ce qui se passe.
‫Et nous aurons une section à venir sur la façon de rendre ces visualisations un peu plus interactives
‫et un peu plus jolies avec des étiquettes et différentes informations ici.
‫Mais ce que vous pourriez trouver, c'est que si ce tracé ne s'affiche pas, vous devrez peut-être exécuter ces deux lignes de
‫code.
‫Et c'est matplotlib en ligne parce que vous voyez ici, cela est généré.
‫Cette intrigue est en fait de se rappeler comment nous créons un environnement et avons installé tout un tas d'outils pour nous.
‫QandA l'a fait pour nous lorsque nous avons créé notre environnement, installé matplotlib, car certaines fonctionnalités comme
‫la fonction plot dans les pandas dépendent de matplotlib.
‫Donc, dans les coulisses, Kondor est en fait mis en place pour nous.
‫Et quand nous avons importé des pandas tout en haut ici, nous ne remonterons pas tout en haut car cela prendra un
‫peu de temps.
‫Mais lorsque nous avons saisi des pandas importés chaque jour, cela a peut-être fait un peu de travail dans les coulisses pour que
‫nous organisions cette intrigue.
‫Mais si ce n'est pas le cas, vous pouvez taper ces deux lignes de code dans Port Matplotlib, pas pi plot.
‫En tant que PLT.
‫Et celui-ci ici, ce signe de pourcentage à l'avant est une petite fonction magique.
‫Les cahiers Jupiter ont différentes fonctions magiques qui font un genre de chose spécifique.
‫Tout ce que cela veut dire, c'est tracer nos tracés matplotlib à l'intérieur du cahier afin que nous puissions les voir.
‫Donc, si vos tracés ne s'affichent pas, assurez-vous d'avoir exécuté ces deux lignes de code afin de pouvoir les saisir et les mettre
‫potentiellement en haut de votre cahier si vos tracés ne s'affichent pas.
‫Donc, la prochaine chose que nous voulons voir est un autre type de tracé qui s'appelle un histogramme.
‫L'histogramme est un excellent moyen de voir la distribution.
‫La distribution est un mot sophistiqué pour la diffusion des données.
‫Alors vous imaginez ça.
‫La plupart de nos lectures d'odomètre se situent entre, disons, vingt mille, jusqu'à 100000.
‫Donc, la raison pour laquelle vous pouvez voir ce type de forme de courbe ici est que c'est là que se situe la moyenne
‫des évaluations du compteur kilométrique et que ces deux valeurs ici peuvent être considérées comme des valeurs aberrantes car elles ne se situent pas
‫dans ce grand groupe de valeurs.
‫C'est donc un moyen simple d'exécuter un histogramme sur vos colonnes numériques.
‫Regardons la colonne des prix.
‫Nous voulons voir quels sont les différents prix des voitures que nous avons.
‫Dot plot, hein?
‫Maintenant, pourquoi est-ce pourquoi pensez-vous que cela est arrivé ?
‫Vous souvenez-vous d'aucune donnée numérique à tracer ?
‫Pourquoi donc?
‫Jetons un coup d'œil au type A prix type D.
‫Nous avons fait des types D au début dans l'une de nos vidéos.
‫Le type de point D est juste sur une seule colonne, donc le type D O quatre objets.
‫Ce n'est donc pas numérique.
‫Notre erreur n'est donc pas des données numériques à tracer.
‫Que pouvons-nous faire ici?
‫Maintenant, nous pouvons tracer un peu et essayer de faire fonctionner cela, mais voyons comment nous pourrions rechercher
‫un problème comme celui-ci.
‫Mais nous pourrions taper.
‫Comment convertir une colonne Pandas ?
‫Prix à nombre entier.
‫Objet de colonne de prix aux pandas.
‫Maintenant, c'est une étape que vous pourriez prendre si vous rencontrez une sorte d'erreur.
‫Nous pourrions toujours jouer avec cette colonne de prix et essayer de la corriger.
‫Mais je tiens à souligner à quoi peut ressembler un flux de travail réel lorsque vous recherchez quelque chose.
‫Nous avons donc cherché sur Google comment convertir le prix d'une colonne de panoramique en nombre entier, car c'est ce que vous voulez faire, n'est-ce pas
‫?
‫Cliquez sur ce débordement de pile d'une colonne appelée Amount Withholds valeurs qui ressemblent à ceci.
‫Maintenant, ce que vous voulez faire, c'est quand vous arrivez à un endroit comme Stack Overflow, vous voulez voir si
‫cette description de cette question correspond à notre problème.
‫Ils ont donc une colonne appelée Montant, qui contient des valeurs qui ressemblent à ceci, qui nous ressemblent,
‫mais la nôtre s'appelle prix.
‫Quand je fais des trames de données pendant la journée, il revient.
‫Cette colonne en tant qu'objet est la nôtre aussi.
‫Comment puis-je convertir ceci en type int?
‫Oui, c'est ce que nous voulons faire.
‫Jetons un coup d'œil à certaines de ces réponses.
‫OK, cela utilise regex.
‫Ce que vous ferez avec ces réponses, c'est de les parcourir et de voir laquelle vous convient le
‫plus.
‫Ce bâton vert signifie que la personne qui pose la question l'a marqué comme la bonne réponse pour l'aider à résoudre son
‫problème.
‫Mais parfois, il y en a d'autres, comme peut-être celui-ci ici, je veux en utiliser un sans regex, parce
‫que regex me confond un peu.
‫Donc, cela a également cinq votes positifs.
‫L'un d'eux est le mien précédemment en faisant des recherches pour cette vidéo ici.
‫Donc ce que vous pourriez faire est de copier ceci.
‫Donc, vous pouvez voir qu'ils ont commencé avec une monture, qui est comme une colonne de prix, et c'est
‫sorti comme ça, c'est ce que nous voulons faire.
‫Nous voulons convertir notre colonne de prix.
‫Regardons.
‫Ventes de voitures, quand convertir nos colonnes de prix en quelque chose comme à quoi ressemble notre colonne d'odomètre.
‫Nous avons copié ce morceau de code à partir de Stack Overflow.
‫Nous allons le saisir ici, mais nous allons l'utiliser comme référence, n'est-ce pas, car nous voulons
‫nous entraîner à écrire notre propre code.
‫Nous allons donc le comparer à ce qui est.
‫Faisons un zoom arrière un peu pour que nous puissions voir deux cellules à la fois.
‫Excellent.
‫Cela signifie donc que la trame de données avec une quantité de colonne est égale à la quantité de trame de données, point, chaîne, remplacement de point.
‫Une combinaison intéressante de code là-bas avec rien d'aussi serré maintenant, c'est un peu en une seule fois, mais essayons de
‫remplacer les parties que nous connaissons par les nôtres.
‫Donc, cadre de données de jour, notre cadre de données est en fait appelé ventes de voitures.
‫Nous allons donc taper les ventes de voitures.
‫Notre colonne de montant est en fait appelée prix.
‫Nous allons donc saisir le prix et nous allons le réaffecter aux ventes de voitures.
‫Le prix est ce que cela veut dire, hé, saisissez la colonne de prix et définissez-la sur celle-ci.
‫Une autre colonne de vente de voitures ne donne pas de prix, mais mettons quelques ajustements.
‫Cela signifie donc accéder à la chaîne et remplacer maintenant cette petite combinaison géniale de signes dollar,
‫de virgule et de points de Slash qui dit, hé, trouvez ces symboles dans la colonne des prix et remplacez-la.
‫Après la virgule, remplacez-la par rien, puis changez le type avec as type en entier.
‫Alors revenons sur cela une fois de plus.
‫Prix de vente des voitures Collum, nous voulons réajuster pour égaler la colonne des
‫prix de vente des voitures, donc gardez les mêmes valeurs mais accédez à la chaîne et remplacez le signe dollar commers et Dotts.
‫Alors signe dollar coma et danse sans rien.
‫Il s'agit donc d'une chaîne vide, puis modifiez-la à partir d'une chaîne afin de saisir un entier.
‫C'était une bouchée, mais rappelez-vous en cas de doute, exécutez le changement de code et entrez.
‫Voyons maintenant à quoi ressemble notre cadre de données sur les ventes de voitures.
‫Beau.
‫Nous avons modifié la colonne des prix pour qu'elle ressemble davantage à la colonne du compteur kilométrique.
‫Ce qui s'est passé ici, c'est que la colonne des prix a inclus ce sens.
‫Hmm.
‫Alors peut-être que c'est un exercice pour résoudre ce problème, pour ne pas inclure le sens parce que nous ne le voulons que
‫par milliers et cela l'a augmenté.
‫Alors maintenant, la Nissan, la Nissan blanche coûte maintenant neuf cent soixante-dix mille dollars.
‫Mais voyons si nous pouvons le tracer maintenant.
‫Prix.
‫Diagramme de points.
‫Beau.
‫Le tracé est donc incorrect parce que les nombres sont bien trop élevés, mais au moins nous pouvons le tracer maintenant.
‫Donc, la prochaine chose que nous examinons en termes de manipulation de données est de regarder cette ligne de code et de
‫continuer, comment pouvons-nous réajuster cela ?
‫Alors peut-être que c'est un petit exercice.
‫Vous pouvez essayer de réajuster cette ligne de code pour ne pas inclure ces deux derniers zéros à la fin.
‫Et maintenant, nous avons vu différentes manières de visualiser et de sélectionner des données, certaines des principales
‫avec les pandas examineront maintenant quelques autres façons de manipuler les données.
‫Alors faites une petite pause si vous avez besoin de revenir sur le code que nous avons parcouru et je verrai dans la prochaine
‫vidéo.