‫Harat macht hier echte Fortschritte, es gibt fast unendlich viele Möglichkeiten, Daten mit Pandas Datenrahmen
‫anzuzeigen und auszuwählen.
‫Wir kratzen hier nur wirklich an der Oberfläche, aber sobald Sie diese grundlegenden Schritte gelernt haben, können Sie
‫sie wirklich auf jede erdenkliche Weise kombinieren und Ihre Daten wirklich transformieren und in einem
‫anderen Licht betrachten.
‫Also lass uns weitermachen.
‫Wir prüfen und selektieren derzeit noch Daten.
‫Die nächste, die ich Ihnen zeigen möchte, ist eine bezahlte Kreuztabelle.
‫Und dies ist eine großartige Möglichkeit, zwei Spalten zu vergleichen, wenn Sie sie sehen möchten, wie ein bisschen innovativ.
‫Innovativ.
‫Ist das das richtige Wort?
‫Nicht sicher.
‫Ist eigentlich egal.
‫Aber Sie werden einen kleinen Vergleich sehen.
‫Vielleicht ist das ein etwas besseres Wort.
‫Crosstab wird also im Grunde sagen, hey, Pfennige, schnapp dir die Make-Spalte.
‫Lassen Sie uns unsere Erinnerung daran aktualisieren, wie unser Datenrahmen aussieht.
‫Wir haben Fabrikat, das heißt Auto macht Türen, die hier ist.
‫Dies wird also die Make-Spalte mit der Türspalte überqueren.
‫Und so heißt Crosstab Pandas Crosstab.
‫Und Sie übergeben ihm eine Spalte und dann eine weitere Spalte.
‫Also, wir haben das hier, Dore ist der Betrag von drei, vier und fünf Dollar.
‫Wir haben also drei, vier, fünf.
‫Und das sind die verschiedenen Fabrikate hier.
‫Wir haben vier verschiedene Marken, Toyota, Honda, BMW und Nissan schön.
‫Und das ist eine Art Zusammenfassung dieser beiden Spalten.
‫Also lassen Sie uns diesen BMW erkunden.
‫Es gibt ein Auto mit fünf Türen, Honda.
‫Es gibt drei Autos mit vier Türen.
‫Toyota ist die einzige Automarke mit drei Türen.
‫Nicht ganz sicher, wo dieses Auto aussehen würde, aber wer weiß?
‫Dies ist eine Art von Daten, auf die Sie stoßen werden.
‫Okay.
‫Nun, Kreuztabellen eignen sich hervorragend zum Vergleichen von zwei Spalten, aber was ist, wenn Sie mehr Spalten im Kontext
‫einer anderen vergleichen möchten?
‫Hier kommt ein Gruppentyp ins Spiel.
‫Also lassen Sie uns hier einen kleinen Kommentar abgeben.
‫Group by ging zum Autoverkauf, ich wollte sagen, Paty, ich bin es gewohnt, NPD Group by zu sagen, und wir wollen
‫die Markenkolumne.
‫Punkt, Maine.
‫Was denken Sie, bevor wir diesen Code überhaupt ausführen?
‫Jetzt verstoße ich gegen meine einzige Regel hier.
‫Ich habe immer zuerst den Code ausgeführt.
‫Was denkst du, wird das bewirken, wenn wir uns das ansehen?
‫Wir haben also den Autoverkauf, das ist unser Datenrahmen, der hier oben steht.
‫Wir haben hier diese kleine Funktion namens Group By. Wir wissen, dass es eine Funktion
‫ist, weil ihr die Brackett-Funktion folgt und dann innerhalb der Gruppe die make-Spalte.
‫Wir haben Hauptsache.
‫Hmm.
‫Es spielt keine Rolle, wie Sie darüber nachdenken, Sie sollten zuerst den Code schreiben und verschieben und eingeben und sehen,
‫was passiert.
‫Dies wird also den Datenrahmen in der Spalte make gruppieren, ähnlich wie bei
‫unserer Kreuztabelle.
‫Aber diesmal haben wir hier mehr Kolumnen.
‫Es hat uns also die wichtigsten Werte des Kilometerzählers, aller Arten und Fabrikate sowie der Türen
‫gegeben.
‫BMW, der Hauptkilometerzähler ist elftausendeinhundertneunundsiebzig und die Hauptanzahl der Türen ist
‫fünf.
‫Und das macht Sinn, denn es gibt nur ein BMW Auto.
‫Aber auch hier könnte diese Gruppe von Ihnen nach fast jeder Spalte gruppieren, die Sie sich vorstellen können, und dann nach und nach
‫eine Operation darauf ausführen, und Sie können sich vorstellen, wenn Sie hier mehr Spalten hätten und sie auf irgendeine Weise kombinieren
‫und anzeigen möchten. Sie können diese Gruppe nach Funktion verwenden, um sicherzustellen, dass Sie die Gruppe zu einer bestimmten Zeit
‫besitzen.
‫Vielleicht möchten Sie nur weiße Toyodas.
‫Vielleicht ist das eine kleine Übung.
‫Sehen Sie, wie Sie es gruppieren können, indem Sie nur auf ihre beiden weißen Toyodas schauen.
‫Ja, zwei weiße Toyodas und dann sehen, was von dort aus passiert.
‫Aber ich möchte Ihnen nur zeigen, dass die Gruppierung eine Art Kreuztabelle ist, aber um sich auf mehr als eine Spalte gleichzeitig
‫zu konzentrieren.
‫Was kommt als nächstes.
‫Okay, gut, vielleicht, aber wir sehen uns einige Visualisierungen an.
‫Ja, das ist eine tolle Idee.
‫Also gehen wir den Kilometerzähler für den Autoverkauf.
‫Mal sehen, ob wir hier eine kleine Handlung machen können.
‫Ich werde Dot Plot anrufen.
‫Was denkst du wird das bewirken?
‫Lauf so schön.
‫Wir erhalten ein Diagramm der verschiedenen Kilometerzählerwerte.
‫Das ist das Schöne an Pandas, wie schön und wie schnell man eine Analyse in Gang bringen
‫kann.
‫Und Sie könnten sich eine Tabelle wie diese ansehen und nicht wirklich sicher sein, was los ist, insbesondere wenn Sie viele Zeilen
‫haben.
‫Aber eine Visualisierung ist eine großartige Möglichkeit, um schnell zu verstehen, was passiert.
‫Und wir werden einen Abschnitt haben, der erklärt, wie Sie diese Visualisierungen mit Labels
‫und anderen Informationen etwas interaktiver und hübscher gestalten können.
‫Sie werden jedoch möglicherweise feststellen, dass Sie möglicherweise diese beiden Codezeilen ausführen müssen, wenn dieses Diagramm nicht angezeigt
‫wird.
‫Und das ist matplotlib in der Zeile, weil Sie hier sehen, dass dies generiert wird.
‫Diese Handlung ist eigentlich daran erinnern, wie wir eine Umgebung erstellen und eine ganze Reihe von Tools für uns installiert haben.
‫QandA hat das für uns getan, als wir unsere Umgebung erstellt und matplotlib installiert haben, da einige der
‫Funktionen wie die Plotfunktion in Pandas von Matplotlib abhängen.
‫Also hinter den Kulissen hat Kondor dies für uns eingerichtet.
‫Und wenn wir Pandas ganz oben importiert haben, werden wir nicht gleich wieder ganz nach oben gehen, weil das eine
‫Weile dauern wird.
‫Aber als wir Import-Pandas pro Tag eingegeben haben, hat es uns vielleicht hinter den Kulissen etwas Arbeit gemacht, diese
‫Handlung zu organisieren.
‫Aber wenn dies nicht der Fall ist, können Sie diese beiden Codezeilen in Port Matplotlib eingeben, nicht in pi plot.
‫Als PLT.
‫Und dieses hier, dieses Prozentzeichen vorne ist eine kleine Zauberfunktion.
‫Jupiter-Notebooks haben verschiedene magische Funktionen, die eine bestimmte Art von Dingen tun.
‫Dies bedeutet nur, dass wir unsere Matplotlib-Plots innerhalb des Notebooks zeichnen, damit wir sie sehen können.
‫Wenn Ihre Plots also nicht angezeigt werden, stellen Sie sicher, dass Sie diese beiden Codezeilen ausgeführt haben, damit Sie sie eingeben und
‫oben in Ihrem Notizbuch platzieren können, falls Ihre Plots nicht angezeigt werden.
‫Als nächstes wollen wir also eine andere Art von Diagramm sehen, das als Histogramm bezeichnet wird.
‫Das Histogramm ist eine großartige Möglichkeit, die Verteilung zu sehen.
‫Verteilung ist ein schickes Wort für die Verbreitung von Daten.
‫Das stellst du dir also vor.
‫Die meisten unserer Kilometerstände liegen zwischen, sagen wir, zwanzigtausend bis 100.000.
‫Der Grund, warum Sie diese Art von Kurvenform hier sehen können, ist, dass hier der Durchschnitt der Kilometerzählerwerte
‫fällt und dass diese beiden Werte hier als Ausreißer betrachtet werden könnten, da sie nicht innerhalb dieser großen
‫Gruppe von Werten liegen.
‫Es ist also eine einfache Möglichkeit, ein Histogramm für Ihre numerischen Spalten auszuführen.
‫Schauen wir uns die Preisspalte an.
‫Wir wollen sehen, welche unterschiedlichen Preise für Autos wir haben.
‫Punktplot, nicht wahr?
‫Nun, warum denkst du, ist das so gekommen?
‫Erinnern Sie sich an keine numerischen Daten zum Plotten?
‫Warum ist das so?
‫Werfen wir einen Blick auf den Preis vom Typ A Typ D.
‫Wir haben D-Typen am Anfang in einem unserer Videos gemacht.
‫Dot D-Typ befindet sich nur in einer einzigen Spalte, also D-Typ O vier Objekte.
‫Es ist also nicht numerisch.
‫Unser Fehler besteht also nicht in numerischen Daten zum Plotten.
‫Was können wir hier tun?
‫Jetzt könnten wir ein wenig herumplanen und versuchen, dies zum Laufen zu bringen, aber werfen wir einen Blick darauf, wie wir
‫ein Problem wie dieses untersuchen können.
‫Aber wir könnten eintippen.
‫Wie konvertiert man eine Pandas-Säule?
‫Preis zu ganzzahlig.
‫Preisspaltenobjekt zu Pandas.
‫Dies ist ein Schritt, den Sie möglicherweise unternehmen, wenn Sie auf einen Fehler stoßen.
‫Wir könnten immer mit dieser Preisspalte herumspielen und versuchen, sie zu reparieren.
‫Aber ich möchte betonen, wie ein tatsächlicher Workflow aussehen könnte, wenn Sie etwas nachschlagen.
‫Wir haben also gegoogelt, wie man einen Pan is Column-Preis in eine ganze Zahl umwandelt, denn das ist es, was Sie tun möchten,
‫oder?
‫Klicken Sie auf diesen Stapelüberlauf einer Spalte mit dem Namen Betrag einbehalten Werte, die wie folgt aussehen.
‫Was Sie nun tun möchten, ist, wenn Sie an einem Ort wie Stack Overflow ankommen, möchten Sie sehen, ob
‫diese Beschreibung dieser Frage mit unserem Problem übereinstimmt.
‫Sie haben also eine Spalte mit dem Namen Betrag, die Werte enthält, die wie folgt aussehen und uns ähnlich
‫sind, aber unserer heißt Preis.
‫Wenn ich tagsüber Datenrahmen mache, kehrt es zurück.
‫Diese Kolumne als Objekt gilt auch für unsere.
‫Wie konvertiere ich dies in Typ int?
‫Ja, das wollen wir machen.
‫Schauen wir uns einige dieser Antworten an.
‫OK, dies verwendet Regex.
‫Was Sie mit diesen Antworten tun werden, ist, sie durchzusehen und zu sehen, welche für Sie am meisten
‫auffällt.
‫Dieser grüne Stick bedeutet, dass der Fragesteller dies als die richtige Antwort markiert hat, um ihm bei der Lösung seines Problems zu
‫helfen.
‫Aber manchmal gibt es andere, wie vielleicht diese hier. Ich möchte eine ohne Regex verwenden,
‫weil Regex mich irgendwie verwirrt.
‫Dies hat also auch fünf Upvotes.
‫Einer von ihnen gehört mir, der zuvor für dieses Video hier recherchiert hat.
‫Was Sie also tun könnten, ist, dies zu kopieren.
‫Sie können also sehen, dass sie mit einem Reittier begonnen haben, das wie eine Überpreiskolumne ist, und
‫es ist so herausgekommen, was wir tun möchten.
‫Wir möchten unsere Preisspalte umstellen.
‫Werfen wir einen Blick.
‫Autoverkäufe, wann Sie unsere Preisspalten so umwandeln sollten, wie unsere Kilometerzähler-Spalte aussieht.
‫Wir haben diesen Code aus Stack Overflow kopiert.
‫Wir werden es hier eingeben, aber wir werden es als Referenz verwenden, richtig, weil wir
‫das Schreiben unseres eigenen Codes üben möchten.
‫Also werden wir es mit dem vergleichen, was ist.
‫Lassen Sie uns ein wenig herauszoomen, damit wir zwei Zellen gleichzeitig sehen können.
‫Exzellent.
‫Dies bedeutet also, dass Datenrahmen mit einer Spaltenmenge gleich Datenrahmenmenge, Punkt, Zeichenfolge, Punkt ersetzen.
‫Eine interessante Kombination von Code gibt es jetzt mit nichts als Tight End, das ist ein ganzes Stück auf einmal, aber versuchen wir,
‫die Teile, die wir kennen, durch unsere eigenen zu ersetzen.
‫Also Tagesdatenrahmen, unser Datenrahmen heißt eigentlich Autoverkäufe.
‫Also werden wir Autoverkäufe eingeben.
‫Unsere Betragsspalte heißt eigentlich Preis.
‫Also geben wir den Preis ein und ordnen ihn dem Autoverkauf zu.
‫Preis ist das, was dies aussagt, hey, greifen Sie nach der Preisspalte und setzen Sie sie gleich.
‫Ein anderer Autoverkauf enthält keine Preisspalte, aber lassen Sie uns einige Anpassungen vornehmen.
‫Das heißt also, greifen Sie auf die Zeichenfolge zu und ersetzen Sie jetzt diese kleine funky
‫Kombination aus Slash's Dollarzeichen, Komma und Punkten, die sagt, hey, finde diese Symbole in der Preisspalte und ersetze sie.
‫Ersetzen Sie das Komma nach dem Komma durch nichts und ändern Sie dann den Typ mit as type in integer.
‫Gehen wir das also noch einmal durch.
‫Autoverkaufspreis-Spalte, wir möchten sie an die Autoverkaufspreisspalte anpassen, also behalten Sie
‫die Werte bei, aber greifen Sie auf die Zeichenfolge zu und ersetzen Sie die Dollarzeichen-Commers und die Punkte.
‫Also Dollarzeichen Koma und Tanzen mit nichts.
‫Dies ist also eine leere Zeichenfolge und ändern Sie sie dann von einer Zeichenfolge in den Typ Integer.
‫Das war ein Bissen, aber denken Sie daran, wenn Sie Zweifel haben, führen Sie die Codeverschiebung aus und geben Sie ein.
‫Sehen wir uns nun an, wie unser Datenrahmen für den Autoverkauf aussieht.
‫Wunderschönen.
‫Wir haben die Preisspalte so geändert, dass sie eher der Kilometerzählerspalte ähnelt.
‫Was hier passiert ist, ist die Preisspalte hat diesen Sinn aufgenommen.
‫Hmm.
‫Vielleicht ist das also eine Übung, wie man das beheben kann, den Sinn nicht einzubeziehen, weil wir ihn nur in Tausenden haben
‫wollen und dies hat ihn erhöht.
‫Jetzt kostet der Nissan, der weiße Nissan, neunhundertsiebzigtausend Dollar.
‫Aber mal sehen, ob wir es jetzt planen können.
‫Preis.
‫Punktdiagramm.
‫Wunderschönen.
‫Der Plot ist also falsch, weil die Zahlen einfach viel zu hoch sind, aber zumindest können wir ihn jetzt zeichnen.
‫Das nächste, was wir uns in Bezug auf die Datenmanipulation ansehen, ist, diese Codezeile zu betrachten und fortzufahren, wie
‫können wir das neu anpassen?
‫Das ist vielleicht eine kleine Übung.
‫Sie können versuchen, diese Codezeile so anzupassen, dass die letzten beiden Nullen am Ende nicht enthalten sind.
‫Und jetzt haben wir einige verschiedene Möglichkeiten zum Anzeigen und Auswählen von Daten gesehen, einige der wichtigsten
‫mit Pandas werden nun einige weitere Möglichkeiten zur Manipulation von Daten betrachten.
‫Machen Sie also eine kleine Pause, wenn Sie den Code, den wir durchgegangen sind, noch einmal durchgehen müssen, und ich werde es im nächsten Video
‫sehen.