‫Harat membuat beberapa kemajuan nyata di sini, ada hampir tak terbatas cara Anda dapat melihat dan memilih data dengan
‫bingkai data Pandas.
‫Kami hanya benar-benar menggores permukaan di sini, tetapi setelah Anda mempelajari langkah-langkah dasar ini, Anda benar-benar dapat menggabungkannya
‫dalam berbagai cara yang dapat Anda bayangkan dan benar-benar mengubah dan melihat data Anda dalam
‫cahaya yang berbeda.
‫Jadi mari kita lanjutkan.
‫Kami masih meninjau dan memilih data saat ini.
‫Jadi yang berikutnya yang ingin saya tunjukkan adalah tab silang berbayar.
‫Dan ini adalah cara yang bagus untuk membandingkan dua kolom jika Anda ingin melihatnya, seperti sedikit inovatif.
‫Inovatif.
‫Apakah itu kata yang tepat?
‫Tidak yakin.
‫Tidak masalah.
‫Tapi Anda akan melihat sedikit cara komparatif.
‫Mungkin itu kata yang sedikit lebih baik.
‫Jadi tab silang pada dasarnya akan mengatakan, hei, sen, ambil kolom make.
‫Mari menyegarkan ingatan kita tentang seperti apa bingkai data kita.
‫Kami telah membuat, yang membuat pintu mobil, yang ada di sini.
‫Jadi ini akan melintasi kolom make dengan kolom pintu.
‫Dan tab silang disebut Pandas Crosstab.
‫Dan Anda melewatinya satu kolom dan kemudian kolom lain.
‫Jadi kami sampai di sini adalah jumlah dolar tiga, empat dan lima Dore.
‫Jadi kita punya tiga, empat, lima.
‫Dan ini adalah merek yang berbeda di sini.
‫Kami punya empat merek berbeda, Toyota, Honda, BMW dan Nissan cantik.
‫Dan apa yang dilakukan adalah menggabungkan dua kolom ini bersama-sama.
‫Jadi mari kita jelajahi BMW ini.
‫Ada satu mobil dengan lima pintu, Honda.
‫Ada tiga mobil dengan empat pintu.
‫Toyota satu-satunya merek mobil yang memiliki tiga pintu.
‫Tidak yakin di mana mobil itu akan terlihat, tapi siapa yang tahu?
‫Ini adalah jenis data yang akan Anda temukan.
‫Oke.
‫Sekarang, tab silang sangat bagus untuk membandingkan dua kolom, tetapi bagaimana jika Anda ingin membandingkan lebih banyak kolom
‫dalam konteks yang lain?
‫Di sinilah seorang pria kelompok masuk.
‫Jadi mari kita beri sedikit komentar di sini.
‫Kelompokkan dengan pergi ke penjualan mobil, saya akan mengatakan, Paty, saya biasa mengatakan NPD Group oleh dan kami ingin
‫kolom make.
‫Titik, Maine.
‫Sekarang, bagaimana menurut Anda sebelum kita menjalankan kode ini?
‫Sekarang saya akan melawan satu-satunya aturan saya di sini.
‫Saya selalu menjalankan kode terlebih dahulu.
‫Menurut Anda apa yang akan dilakukan ini jika kita melihat ini?
‫Jadi kami memiliki penjualan mobil, yang merupakan kerangka data kami yang ada di sini.
‫Kami punya fungsi kecil di sini yang disebut Group By, kami tahu itu fungsi karena
‫diikuti oleh Brackett dan kemudian di dalam grup dengan kami punya kolom make.
‫Kami punya utama.
‫Hmm.
‫Bagaimana memikirkannya tidak masalah, Anda harus menulis kode terlebih dahulu dan bergeser dan masuk dan lihat apa
‫yang terjadi.
‫Jadi yang akan dilakukan adalah mengelompokkan bingkai data pada kolom make mirip dengan yang dilakukan tab
‫silang kita.
‫Tapi kali ini kami memiliki lebih banyak kolom di sini.
‫Jadi itu memberi kita nilai utama odometer, dari semua jenis dan merek yang berbeda serta
‫pintunya.
‫Jadi BMW, tulisan odometer utama adalah sebelas ribu seratus tujuh puluh sembilan dan jumlah pintu utama
‫adalah lima.
‫Dan itu masuk akal karena hanya ada satu mobil BMW.
‫Tetapi sekali lagi, grup ini oleh Anda dapat mengelompokkan menurut hampir semua kolom yang dapat Anda bayangkan dan kemudian memanggil beberapa operasi di
‫atasnya saat Anda pergi, dan Anda dapat membayangkan jika Anda memiliki lebih banyak kolom di sini dan Anda ingin menggabungkannya dengan
‫cara tertentu dan melihatnya, Anda dapat menggunakan grup ini berdasarkan fungsi untuk memastikan Anda memiliki grup tersebut pada waktu
‫tertentu.
‫Mungkin Anda hanya menginginkan Toyoda putih.
‫Mungkin itu sedikit latihan.
‫Lihat bagaimana Anda dapat mengelompokkannya hanya dengan melihat dua Toyoda putih mereka.
‫Ya, dua Toyoda putih dan kemudian lihat apa yang terjadi dari sana.
‫Tapi saya hanya ingin menunjukkan kepada Anda grup dengan itu seperti tab silang, tetapi untuk fokus pada lebih dari satu kolom pada
‫satu waktu.
‫Jadi apa selanjutnya.
‫Baiklah, mungkin, tapi kita lihat beberapa visualisasinya.
‫Ya, itu ide yang bagus.
‫Jadi kita pergi penjualan mobil odometer.
‫Mari kita lihat apakah kita bisa membuat plot kecil di sini.
‫Aku akan menelepon Dot Plot.
‫Menurut Anda apa yang akan dilakukan ini?
‫Jalankan yang indah.
‫Kami mendapatkan plot nilai odometer yang berbeda.
‫Inilah hal yang indah tentang panda, betapa cantik dan seberapa cepat Anda bisa melakukan analisis.
‫Dan Anda mungkin melihat tabel seperti ini dan tidak begitu yakin apa yang terjadi, terutama yang memiliki banyak
‫baris.
‫Tetapi mengeluarkan visualisasi adalah cara yang bagus untuk memahami dengan cepat apa yang terjadi.
‫Dan kita akan memiliki bagian tentang bagaimana membuat visualisasi ini sedikit lebih interaktif dan sedikit
‫lebih cantik dengan label dan informasi yang berbeda di sini.
‫Tetapi yang mungkin Anda temukan adalah jika plot ini tidak muncul, Anda mungkin perlu menjalankan dua baris kode
‫ini.
‫Dan ini sejalan dengan matplotlib karena Anda lihat di sini, ini dihasilkan.
‫Plot ini sebenarnya mengingat bagaimana kami menciptakan lingkungan dan memasang sejumlah besar alat untuk kami.
‫QandA melakukannya untuk kami ketika kami membuat lingkungan kami, menginstal matplotlib, karena beberapa fungsi seperti
‫fungsi plot di panda bergantung pada matplotlib.
‫Jadi di balik layar, Kondor sebenarnya mengatur ini untuk kita.
‫Dan ketika kita mengimpor panda ke atas di sini, kita tidak akan langsung kembali ke atas karena itu akan memakan
‫waktu cukup lama.
‫Tetapi ketika kami mengetik panda impor setiap hari, mungkin ada beberapa pekerjaan di belakang layar bagi kami untuk
‫mengatur plot ini.
‫Tetapi jika belum, Anda dapat mengetikkan dua baris kode ini di Port Matplotlib, bukan plot pi.
‫Sebagai PLT.
‫Dan yang ini di sini, tanda persentase di depan ini adalah sedikit fungsi ajaib.
‫Notebook Jupiter memiliki fungsi ajaib yang berbeda yang melakukan hal tertentu.
‫Semua ini dikatakan adalah plot plot matplotlib kami di dalam notebook sehingga kami dapat melihatnya.
‫Jadi jika plot Anda tidak muncul, pastikan Anda telah menjalankan dua baris kode ini sehingga Anda dapat mengetiknya dan meletakkannya
‫di bagian atas buku catatan jika plot Anda tidak muncul.
‫Jadi hal berikutnya yang ingin kita lihat adalah jenis plot lain yang disebut histogram.
‫Histogram adalah cara yang bagus untuk melihat distribusi.
‫Distribusi adalah kata mewah untuk penyebaran data.
‫Jadi Anda membayangkan ini.
‫Sebagian besar pembacaan odometer kami adalah antara katakanlah ini dua puluh ribu ganjil, hingga 100000.
‫Jadi alasan Anda dapat melihat bentuk kurva semacam ini di sini adalah karena di sinilah rata-rata tentang peringkat
‫odometer jatuh dan kedua nilai ini di sini mungkin dianggap outlier karena mereka tidak berada dalam kelompok
‫nilai yang besar ini.
‫Jadi ini adalah cara mudah untuk menjalankan histogram pada kolom numerik Anda.
‫Mari kita lihat kolom harga.
‫Kami ingin melihat perbedaan harga mobil yang kami miliki.
‫Plot titik, ya?
‫Sekarang, mengapa itu mengapa menurut Anda itu muncul?
‫Apakah Anda ingat tidak ada data numerik untuk diplot?
‫Mengapa demikian?
‫Mari kita lihat harga tipe A tipe D.
‫Kami melakukan tipe D di awal di salah satu video kami.
‫Tipe Dot D hanya pada satu kolom, jadi tipe D O empat objek.
‫Jadi bukan numerik.
‫Jadi kesalahan kami bukanlah data numerik untuk diplot.
‫Apa yang bisa kita lakukan di sini?
‫Sekarang kita bisa merencanakan sedikit dan mencoba membuatnya bekerja, tapi mari kita lihat bagaimana kita bisa
‫meneliti masalah seperti ini.
‫Tapi kita mungkin mengetik.
‫Bagaimana cara mengonversi kolom Pandas?
‫Hadiah untuk bilangan bulat.
‫Objek kolom harga untuk panda.
‫Sekarang, ini adalah langkah yang mungkin Anda ambil jika Anda mengalami semacam kesalahan.
‫Kami selalu bisa bermain-main dengan kolom harga ini dan mencoba memperbaikinya.
‫Tapi saya ingin menekankan seperti apa alur kerja yang sebenarnya ketika Anda mencari sesuatu.
‫Jadi kami telah mencari di Google cara mengonversi harga pan adalah harga kolom ke bilangan bulat karena itulah yang ingin Anda lakukan,
‫bukan?
‫Klik pada stack overflow dari kolom yang disebut Amount Withholds values yang terlihat seperti ini.
‫Sekarang, yang ingin Anda lakukan adalah ketika Anda tiba di suatu tempat seperti Stack Overflow, Anda ingin melihat
‫apakah deskripsi pertanyaan ini cocok dengan masalah kita.
‫Jadi mereka memiliki kolom bernama Amount, yang menyimpan nilai yang terlihat seperti ini yang mirip dengan kita,
‫tetapi milik kita disebut harga.
‫Ketika saya melakukan data frame siang hari, itu kembali.
‫Kolom ini sebagai objek juga milik kita.
‫Bagaimana cara mengonversi ini menjadi tipe int?
‫Ya, itulah yang ingin kami lakukan.
‫Mari kita lihat beberapa jawaban ini.
‫Oke, ini menggunakan regex.
‫Apa yang akan Anda lakukan dengan jawaban-jawaban ini adalah dengan melihat-lihat dan melihat mana yang paling menonjol bagi
‫Anda.
‫Tanda hijau ini berarti bahwa penanya telah menandai ini sebagai jawaban yang tepat untuk membantu mereka memecahkan masalah
‫mereka.
‫Tapi terkadang ada yang lain, seperti mungkin yang ini disini saya ingin menggunakan yang tanpa regex,
‫karena regex agak membingungkan saya.
‫Jadi ini juga mendapat lima suara positif.
‫Salah satunya adalah milik saya sebelumnya dalam melakukan penelitian untuk video ini di sini.
‫Jadi yang mungkin Anda lakukan adalah menyalin ini.
‫Jadi ini Anda dapat melihat mereka memulai dengan mount, yang seperti kolom outprice, dan
‫hasilnya seperti ini, yang ingin kami lakukan.
‫Kami ingin mengonversi kolom harga kami.
‫Mari kita lihat.
‫Penjualan mobil, kapan harus mengubah kolom harga kami menjadi seperti apa tampilan kolom odometer kami.
‫Kami telah menyalin potongan kode ini dari Stack Overflow.
‫Kita akan mengetiknya di sini, tapi kita akan menggunakannya sebagai referensi, kan, karena kita
‫ingin berlatih menulis kode kita sendiri.
‫Jadi kita akan membandingkannya dengan apa adanya.
‫Mari kita perkecil sedikit sehingga kita bisa melihat dua sel sekaligus.
‫Bagus sekali.
‫Jadi ini mengatakan bingkai data dengan jumlah kolom sama dengan jumlah bingkai data, titik, string, titik ganti.
‫Beberapa kombinasi kode yang menarik di sana tanpa akhir yang ketat sekarang itu sedikit adil dalam sekali jalan, tetapi mari kita coba
‫mengganti bagian-bagian yang kita ketahui dengan milik kita sendiri.
‫Jadi bingkai data hari, bingkai data kami sebenarnya disebut penjualan mobil.
‫Jadi kita akan mengetik penjualan mobil.
‫Kolom jumlah kami sebenarnya disebut harga.
‫Jadi kami akan mengetikkan harga dan kami akan menetapkannya kembali ke penjualan mobil.
‫Harga adalah apa yang dikatakan ini, hei, ambil kolom harga dan atur sama dengan ini.
‫Penjualan mobil lain tidak kolom harga, tapi mari kita lakukan beberapa penyesuaian.
‫Jadi ini berarti akses string dan ganti sekarang kombinasi funky kecil dari tanda
‫dolar, koma, dan titik Slash ini mengatakan, hei, temukan simbol-simbol ini di dalam kolom harga dan ganti.
‫Setelah koma, ganti dengan apa-apa dan kemudian ubah tipe dengan as type menjadi integer.
‫Jadi mari kita bahas itu sekali lagi.
‫Harga jual mobil Collum, kami ingin menyesuaikan kembali dengan kolom harga
‫jual mobil, jadi pertahankan nilainya tetap sama tetapi akses string dan ganti tanda dolar commers dan Dotts.
‫Jadi tanda dolar koma dan menari tanpa apa-apa.
‫Jadi ini adalah string kosong dan kemudian mengubahnya dari string sehingga tipe integer.
‫Nah, itu seteguk tapi ingat jika ragu jalankan kode shift dan masuk.
‫Sekarang mari kita lihat seperti apa data frame penjualan mobil kita.
‫Cantik.
‫Kami telah mengubah kolom harga agar lebih terlihat seperti kolom odometer.
‫Yang terjadi disini adalah kolom harga sudah termasuk pengertian ini.
‫Hmm.
‫Jadi mungkin itu latihan cara memperbaikinya, untuk tidak memasukkan rasa karena kita hanya menginginkannya dalam ribuan
‫dan ini telah meningkatkannya.
‫Jadi sekarang Nissan, Nissan putih sekarang sembilan ratus tujuh puluh ribu dolar.
‫Tapi mari kita lihat apakah kita bisa merencanakannya sekarang.
‫Harga.
‫Plot titik.
‫Cantik.
‫Jadi plotnya salah karena jumlahnya terlalu banyak, tapi setidaknya kita bisa plotnya sekarang.
‫Jadi hal berikutnya yang kita lihat dalam hal memanipulasi data adalah melihat baris kode ini dan pergi,
‫bagaimana kita bisa menyesuaikannya?
‫Jadi mungkin itu sedikit latihan.
‫Anda dapat mencoba menyesuaikan kembali baris kode ini agar tidak menyertakan dua angka nol terakhir di akhir.
‫Dan sekarang kita telah melihat beberapa cara berbeda untuk melihat dan memilih data, beberapa cara utama
‫dengan panda sekarang akan melihat beberapa cara lagi untuk memanipulasi data.
‫Jadi istirahatlah sebentar jika Anda perlu kembali ke kode yang telah kita lalui dan saya akan melihat di video
‫berikutnya.