‫Harat sta facendo dei veri progressi qui, ci sono quasi infiniti modi in cui puoi visualizzare e selezionare i dati con il frame
‫di dati di Panda.
‫Stiamo solo grattando la superficie qui, ma una volta appresi questi passaggi fondamentali, puoi davvero combinarli in qualsiasi
‫modo diverso che puoi immaginare e trasformare davvero e visualizzare i tuoi dati sotto
‫una luce diversa.
‫Quindi andiamo avanti.
‫Stiamo ancora esaminando e selezionando i dati al momento.
‫Quindi il prossimo che voglio mostrarti è una tabella incrociata a pagamento.
‫E questo è un ottimo modo per confrontare due colonne se vuoi vederle, come un po' innovativo.
‫Innovativo.
‫È la parola giusta?
‫Non è sicuro.
‫Non importa.
‫Ma vedrai un piccolo modo comparativo.
‫Forse è una parola un po' migliore.
‫Quindi la tabella incrociata sta fondamentalmente per dire, ehi, penny, prendi la colonna make.
‫Rinfreschiamo la nostra memoria su come appare il nostro frame di dati.
‫Abbiamo make, che è l'auto che fa le porte, che è qui.
‫Quindi questo attraverserà la colonna make con la colonna porta.
‫E così il crosstab è chiamato Pandas Crosstab.
‫E gli passi una colonna e poi un'altra colonna.
‫Quindi siamo arrivati qui, questi sono i tre, quattro e cinque dollari di Dore.
‫Quindi ne abbiamo tre, quattro, cinque.
‫E queste sono le diverse marche qui.
‫Abbiamo quattro marche diverse, Toyota, Honda, BMW e Nissan bellissime.
‫E quindi quello che sta facendo è una specie di aggregazione di queste due colonne insieme.
‫Quindi esploriamo questa BMW.
‫C'è un'auto con cinque porte, Honda.
‫Ci sono tre auto con quattro porte.
‫Toyota è l'unico marchio automobilistico ad avere tre porte.
‫Non sono sicuro di come sarebbe l'auto, ma chi lo sa?
‫Questo è un tipo di dati che incontrerai.
‫Bene.
‫Ora, il campo incrociato è ottimo per confrontare due colonne, ma cosa succede se si desidera confrontare più colonne
‫nel contesto di un'altra?
‫È qui che entra in gioco un ragazzo del gruppo.
‫Quindi mettiamo un piccolo commento qui.
‫Raggruppa andando alle vendite di auto, stavo per dire, Paty, sono solito dire NPD Group by e vogliamo la
‫colonna make.
‫Punto, Maine.
‫Ora, cosa ne pensi prima ancora di eseguire questo codice?
‫Ora vado contro la mia unica regola qui.
‫Ho sempre eseguito prima il codice.
‫Cosa pensi che questo farà se lo guardassimo?
‫Quindi abbiamo le vendite di auto, che è il nostro frame di dati che è quassù.
‫Abbiamo questa piccola funzione qui chiamata Group By, sappiamo che è una funzione perché è
‫seguita da Brackett e poi all'interno del group by abbiamo la colonna make.
‫Abbiamo principale.
‫Hmm.
‫Come pensarci non ha importanza, dovresti prima scrivere il codice e spostare ed entrare e vedere cosa
‫succede.
‫Quindi quello che farà è raggruppare il frame di dati sulla colonna make in modo simile a quello che ha fatto la
‫nostra tabella incrociata.
‫Ma questa volta abbiamo più colonne qui.
‫Quindi ci ha fornito i valori principali del contachilometri, di tutti i tipi e marche diverse, nonché le
‫porte.
‫Quindi BMW, la scrittura del contachilometri principale è undicimilacentosettantanove e il numero principale di porte
‫è cinque.
‫E questo ha senso perché c'è solo un'auto BMW.
‫Ma di nuovo, questo gruppo da cui potresti raggruppare per quasi tutte le colonne che puoi immaginare e quindi chiamare qualche operazione
‫su di esso mentre procedi, e puoi immaginare se avessi più colonne qui e volessi combinarle in qualche modo e
‫visualizzarle, puoi usare questo gruppo per funzione per assicurarti di essere il proprietario del gruppo entro un certo
‫tempo.
‫Forse vuoi solo Toyoda bianco.
‫Forse è un piccolo esercizio.
‫Guarda come potresti raggrupparlo guardando solo i loro due Toyoda bianchi.
‫Sì, due Toyoda bianchi e poi vedere cosa succede da lì.
‫Ma voglio solo mostrarti che il raggruppamento è una specie di tabella incrociata, ma per concentrarti su più di una colonna
‫alla volta.
‫Allora, qual è il prossimo.
‫Va bene, forse, ma diamo un'occhiata ad alcune visualizzazioni.
‫Sì, è un'ottima idea.
‫Quindi andiamo al contachilometri delle vendite di auto.
‫Vediamo se possiamo fare una piccola trama qui.
‫Chiamerò Dot Plot.
‫Cosa pensi che questo farà?
‫Corri così bello.
‫Otteniamo un grafico dei diversi valori del contachilometri.
‫Questa è la cosa bella dei panda, quanto sono belli e quanto velocemente puoi far funzionare
‫un'analisi.
‫E potresti guardare una tabella come questa e non essere davvero sicuro di cosa stia succedendo, specialmente avere molte
‫righe.
‫Ma ottenere una visualizzazione è un ottimo modo per capire rapidamente cosa sta succedendo.
‫E avremo una sezione in arrivo su come rendere queste visualizzazioni un po' più interattive e
‫un po' più belle con etichette e informazioni diverse qui.
‫Ma quello che potresti scoprire è che se questa trama non viene visualizzata, potresti dover eseguire queste due righe di
‫codice.
‫E questo è matplotlib in linea perché vedi qui, questo viene generato.
‫Questa trama è in realtà ricorda come creiamo un ambiente e installiamo un sacco di strumenti per noi.
‫QandA lo ha fatto per noi quando abbiamo creato il nostro ambiente, installato matplotlib, perché alcune delle funzionalità
‫come la funzione plot in panda dipendono da matplotlib.
‫Quindi, dietro le quinte, Kondor ha organizzato questo per noi.
‫E quando abbiamo importato i panda qui in alto, non torneremo più in alto perché ci vorrà un
‫po' di tempo.
‫Ma quando abbiamo digitato import pandas come al giorno, potrebbe aver fatto del lavoro dietro le quinte per noi
‫per organizzare questa trama.
‫Ma se non lo ha fatto, puoi digitare queste due righe di codice in Port Matplotlib, non pi plot.
‫Come PLT.
‫E questo qui, questo segno di percentuale davanti è una piccola funzione magica.
‫I taccuini di Giove hanno diverse funzioni magiche che fanno un tipo specifico di cose.
‫Tutto ciò che sta dicendo è tracciare i nostri grafici matplotlib all'interno del notebook in modo che possiamo vederli.
‫Quindi, se i tuoi grafici non vengono visualizzati, assicurati di aver eseguito queste due righe di codice in modo da poterle digitare e inserirle
‫nella parte superiore del tuo quaderno se i tuoi grafici non vengono visualizzati.
‫Quindi la prossima cosa che vogliamo vedere è un altro tipo di grafico chiamato istogramma.
‫L'istogramma è un ottimo modo per vedere la distribuzione.
‫La distribuzione è una parola elegante per la diffusione dei dati.
‫Quindi immagina questo.
‫La maggior parte delle nostre letture del contachilometri sono comprese, diciamo, tra ventimila e dispari, fino a 100000.
‫Quindi il motivo per cui puoi vedere questo tipo di forma della curva qui è perché è qui che cade la
‫media delle valutazioni del contachilometri e che questi due valori qui potrebbero essere considerati valori anomali perché non rientrano in
‫questo grande gruppo di valori.
‫Quindi è un modo semplice per eseguire un istogramma sulle colonne numeriche.
‫Diamo un'occhiata alla colonna del prezzo.
‫Vogliamo vedere quali sono i diversi prezzi delle auto che abbiamo.
‫Trama a punti, eh?
‫Ora, perché è questo il motivo per cui pensi che sia venuto fuori?
‫Non ricordi nessun dato numerico da tracciare?
‫Perché?
‫Diamo un'occhiata al tipo A prezzo tipo D.
‫Abbiamo fatto i tipi D all'inizio in uno dei nostri video.
‫Il tipo di punto D è solo su una singola colonna, quindi D digita O quattro oggetti.
‫Quindi non è numerico.
‫Quindi il nostro errore non sono dati numerici da tracciare.
‫Cosa possiamo fare qui?
‫Ora potremmo pianificare un po' e provare a farlo funzionare, ma diamo un'occhiata a come potremmo ricercare
‫un problema come questo.
‫Ma potremmo digitare.
‫Come convertire una colonna Pandas?
‫Premio a intero.
‫Oggetto colonna prezzo ai panda.
‫Ora, questo è un passo che potresti fare se ti imbatti in qualche tipo di errore.
‫Potremmo sempre giocare con questa colonna del prezzo e provare a risolverlo.
‫Ma voglio sottolineare come potrebbe essere un flusso di lavoro effettivo quando stai cercando qualcosa.
‫Quindi abbiamo cercato su Google come convertire un prezzo di una colonna in un numero intero perché è quello che vuoi fare,
‫giusto?
‫Fare clic su questo overflow dello stack di una colonna denominata Amount Withholds valori che assomigliano a questo.
‫Ora, quello che vuoi fare è quando arrivi da qualche parte come Stack Overflow, vuoi vedere se questa
‫descrizione di questa domanda corrisponde al nostro problema.
‫Quindi hanno una colonna chiamata Amount, che contiene valori che assomigliano a questo che è simile a noi, ma
‫il nostro si chiama prezzo.
‫Quando eseguo il frame di dati diurno, ritorna.
‫Questa colonna come oggetto è così anche la nostra.
‫Come posso convertire questo per digitare int?
‫Sì, è quello che vogliamo fare.
‫Diamo un'occhiata ad alcune di queste risposte.
‫OK, questo sta usando regex.
‫Quello che farai con queste risposte è come esaminarle e vedere quale ti colpisce di
‫più.
‫Questo greenstick significa che chi ha posto la domanda ha contrassegnato questa come la risposta giusta per aiutarli a risolvere il loro
‫problema.
‫Ma a volte ce ne sono altri, come forse questo qui voglio usarne uno senza regex,
‫perché l'espressione regolare mi confonde.
‫Quindi anche questo ha ottenuto cinque voti positivi.
‫Uno di loro è il mio in precedenza durante la ricerca per questo video qui.
‫Quindi quello che potresti fare è copiare questo.
‫Quindi puoi vedere che hanno iniziato con una montatura, che è come una colonna del prezzo superiore, ed
‫è uscito così, che è quello che vogliamo fare.
‫Vogliamo convertire la nostra colonna del prezzo.
‫Diamo un'occhiata.
‫Vendite di auto, quando convertire le nostre colonne dei prezzi in qualcosa di simile a come appare la nostra colonna del contachilometri.
‫Abbiamo copiato questo pezzo di codice da Stack Overflow.
‫Lo digiteremo qui, ma lo useremo come riferimento, giusto, perché vogliamo fare
‫pratica scrivendo il nostro codice.
‫Quindi lo confronteremo con ciò che è.
‫Rimpiccioliamo un po' in modo da poter vedere due celle contemporaneamente.
‫Eccellente.
‫Quindi questo sta dicendo che il frame di dati con una quantità di colonna è uguale alla quantità di frame di dati, punto, stringa, sostituzione del punto.
‫Qualche interessante combinazione di codice non c'è niente di così stretto ora che è un bel po' tutto in una volta, ma proviamo
‫a sostituire le parti che conosciamo con le nostre.
‫Quindi il frame di dati del giorno, il nostro frame di dati è in realtà chiamato vendite di auto.
‫Quindi digiteremo le vendite di auto.
‫La nostra colonna dell'importo è in realtà chiamata prezzo.
‫Quindi digitiamo il prezzo e lo riassegniamo alle vendite di auto.
‫Il prezzo è ciò che sta dicendo, ehi, prendi la colonna del prezzo e impostala uguale a questo.
‫Un'altra colonna delle vendite di auto non indica il prezzo, ma mettiamo alcuni aggiustamenti.
‫Quindi questo significa accedere alla stringa e sostituire ora questa piccola combinazione funky dei simboli del dollaro,
‫della virgola e dei punti di Slash sta dicendo, ehi, trova questi simboli all'interno della colonna del prezzo e sostituiscilo.
‫Dopo la virgola, sostituiscila con niente e poi cambia il tipo con as type in integer.
‫Quindi esaminiamolo ancora una volta.
‫Prezzo di vendita dell'auto Collum, vogliamo riadattarlo per eguagliare la colonna del prezzo
‫di vendita dell'auto, quindi mantieni gli stessi valori ma accedi alla stringa e sostituisci il segno del dollaro Commers e Dotts.
‫Quindi il segno del dollaro va in coma e balla senza niente.
‫Quindi questa è una stringa vuota e quindi cambiala da una stringa come tipo intero.
‫Ora era un boccone, ma ricorda, in caso di dubbio, esegui lo spostamento del codice e inserisci.
‫Ora vediamo come appare il nostro frame di dati di vendita di auto.
‫Bellissimo.
‫Abbiamo modificato la colonna del prezzo in modo che assomigli di più alla colonna del contachilometri.
‫Quello che è successo qui è che la colonna del prezzo ha incluso questo senso.
‫Hmm.
‫Quindi forse questo è un esercizio su come aggiustarlo, per non includere il senso perché lo vogliamo solo in migliaia
‫e questo lo ha aumentato.
‫Quindi ora la Nissan, la Nissan bianca ora costa novecentosettantamila dollari.
‫Ma vediamo se possiamo tracciarlo ora.
‫Prezzo.
‫Trama a punti.
‫Bellissimo.
‫Quindi la trama non è corretta perché i numeri sono semplicemente troppo alti, ma almeno possiamo tracciarla ora.
‫Quindi la prossima cosa che guardiamo in termini di manipolazione dei dati è guardare questa riga di codice
‫e andare, come possiamo riaggiustarla?
‫Quindi forse è un piccolo esercizio.
‫Potresti provare a riaggiustare questa riga di codice per non includere quegli ultimi due zeri alla fine.
‫E ora abbiamo visto alcuni modi diversi di visualizzare e selezionare i dati, alcuni dei principali con
‫i panda ora esamineranno altri modi in cui possiamo manipolare i dati.
‫Quindi prenditi una piccola pausa se hai bisogno di rivedere il codice che abbiamo passato e lo vedrò nel prossimo
‫video.