‫Harat está fazendo algum progresso real aqui, há maneiras quase infinitas de visualizar e selecionar dados com o quadro
‫de dados do Pandas.
‫Estamos apenas arranhando a superfície aqui, mas depois de aprender essas etapas básicas, você pode realmente combiná-las de
‫qualquer maneira diferente que você possa imaginar e realmente transformar e visualizar seus dados sob
‫uma luz diferente.
‫Então, vamos continuar.
‫Ainda estamos revisando e selecionando dados no momento.
‫Portanto, o próximo que quero mostrar é a tabela de referência cruzada paga.
‫E esta é uma ótima maneira de comparar duas colunas se você quiser vê-las, como se fossem inovadoras.
‫Inovativa.
‫Essa é a palavra certa?
‫Não tenho certeza.
‫Realmente não importa.
‫Mas você verá um pouco de maneira comparativa.
‫Talvez essa seja uma palavra um pouco melhor.
‫Portanto, a crosstab basicamente dirá, ei, centavos, pegue a coluna make.
‫Vamos refrescar nossa memória sobre a aparência de nosso quadro de dados.
‫Nós temos marca, que é porta de fabricação de carro, que está aqui.
‫Então, isso vai cruzar a coluna do make com a coluna da porta.
‫E a crosstab é chamada de Pandas Crosstab.
‫E você passa uma coluna e depois outra coluna.
‫Então, temos aqui estes são os valores de Dore de três, quatro e cinco dólares.
‫Portanto, temos três, quatro, cinco.
‫E essas são as diferentes marcas aqui.
‫Temos quatro marcas diferentes, Toyota, Honda, BMW e Nissan bonitas.
‫E então o que isso está fazendo é uma espécie de agregação dessas duas colunas.
‫Então, vamos explorar esse BMW.
‫Há um carro com cinco portas, Honda.
‫São três carros com quatro portas.
‫Toyota é a única marca de automóveis com três portas.
‫Não tenho certeza de como seria o carro, mas quem sabe?
‫Este é um tipo de dado que você encontrará.
‫OK.
‫Agora, a crosstab é ótima para comparar duas colunas, mas e se você quisesse comparar mais colunas
‫no contexto de outra?
‫É aqui que entra um cara do grupo.
‫Então, vamos colocar um pequeno comentário aqui.
‫Agrupar indo para vendas de carros, eu ia dizer, Paty, costumo dizer Grupo NPD por e queremos a
‫coluna marca.
‫Dot, Maine.
‫Agora, o que você acha antes mesmo de executarmos este código?
‫Agora estou indo contra minha única regra aqui.
‫Sempre executei o código primeiro.
‫O que você acha que isso fará se olharmos para isso?
‫Portanto, temos vendas de carros, que é o nosso quadro de dados que está aqui em cima.
‫Temos essa pequena função aqui chamada Group By, sabemos que é uma função porque
‫é seguida pela de Brackett e, dentro do grupo, temos a coluna make.
‫Temos o principal.
‫Hmm.
‫Como pensar sobre isso não importa, você deve escrever o código primeiro e deslocar e entrar e ver o
‫que acontece.
‫Então, o que isso fará é agrupar o quadro de dados na coluna make semelhante ao que nossa
‫crosstab fez.
‫Mas desta vez temos mais colunas aqui.
‫Assim, são fornecidos os principais valores do hodômetro, de todos os diferentes tipos e marcas, bem como as
‫portas.
‫Portanto, BMW, o hodômetro principal é onze mil cento e setenta e nove e o número principal de
‫portas é cinco.
‫E isso faz sentido porque há apenas um carro BMW.
‫Mas, novamente, este grupo por você poderia agrupar por quase qualquer coluna que você possa imaginar e, em seguida, chamar alguma operação sobre
‫ele à medida que avança, e você pode imaginar se tivesse mais colunas aqui e quisesse combiná-las de alguma forma e
‫visualizá-las, você pode usar este grupo por função para ter certeza de que será o proprietário do grupo por um determinado
‫período.
‫Talvez você queira apenas Toyoda branco.
‫Talvez seja um pouco de exercício.
‫Veja como você poderia agrupá-lo olhando apenas para seus dois Toyoda brancos.
‫Sim, dois Toyoda brancos e depois vendo o que acontece a partir daí.
‫Mas eu só quero mostrar a você o agrupamento por meio de uma espécie de crosstab, mas para focar em mais de uma
‫coluna por vez.
‫Então o que vem depois.
‫Tudo bem, bem, talvez, mas vamos dar uma olhada em algumas visualizações.
‫Sim, é uma ótima ideia.
‫Então vamos odômetro de vendas de carros.
‫Vamos ver se podemos fazer um pequeno enredo aqui.
‫Vou ligar para o Dot Plot.
‫O que você acha que isso vai fazer?
‫Execute aquele lindo.
‫Obtemos um gráfico dos diferentes valores do hodômetro.
‫Essa é a beleza dos pandas, como você pode fazer uma análise com rapidez e beleza.
‫E você pode olhar para uma tabela como esta e não ter certeza do que está acontecendo, especialmente com muitas
‫linhas.
‫Mas obter uma visualização é uma ótima maneira de entender rapidamente o que está acontecendo.
‫E teremos uma seção chegando sobre como tornar essas visualizações um pouco mais interativas e
‫um pouco mais bonitas com rótulos e informações diferentes aqui.
‫Mas o que você pode descobrir é que, se esse gráfico não aparecer, pode ser necessário executar essas duas linhas de
‫código.
‫E isso é matplotlib em linha porque você vê aqui, isso é gerado.
‫Este enredo é na verdade lembrar como criamos um ambiente e instalamos um monte de ferramentas para nós.
‫QandA fez isso por nós quando criamos nosso ambiente, instalamos matplotlib, porque algumas das funcionalidades, como a
‫função de plotagem em pandas, dependem de matplotlib.
‫Então, nos bastidores, Kondor está realmente preparando isso para nós.
‫E quando importamos pandas bem no topo aqui, não subiremos de volta no topo porque isso vai demorar
‫um pouco.
‫Mas quando digitamos pandas importados por dia, pode ter feito algum trabalho nos bastidores para
‫organizarmos esse enredo.
‫Mas se não tiver, você pode digitar essas duas linhas de código no Port Matplotlib, não no gráfico pi.
‫Como PLT.
‫E este aqui, este sinal de porcentagem na frente é uma pequena função mágica.
‫Os cadernos de Júpiter têm diferentes funções mágicas que fazem um tipo específico de coisa.
‫Tudo o que isso quer dizer é plotar nossos gráficos matplotlib dentro do notebook para que possamos vê-los.
‫Portanto, se seus gráficos não aparecerem, certifique-se de ter executado essas duas linhas de código para que possa digitá-los e colocá-los no topo
‫do seu bloco de notas, potencialmente se seus gráficos não estiverem aparecendo.
‫Portanto, a próxima coisa que queremos ver é outro tipo de gráfico, chamado histograma.
‫O histograma é uma ótima maneira de ver a distribuição.
‫Distribuição é uma palavra chique para disseminação de dados.
‫Então você imagina isso.
‫A maioria de nossas leituras do hodômetro estão entre, digamos que seja vinte mil ímpares, até 100.000.
‫Portanto, o motivo pelo qual você pode ver esse tipo de formato de curva aqui é porque é aqui que a média
‫sobre as classificações do odômetro se enquadra e que esses dois valores aqui podem ser considerados outliers porque não estão dentro
‫deste grande aglomerado de valores.
‫Portanto, é uma maneira fácil de executar um histograma em suas colunas numéricas.
‫Vamos dar uma olhada na coluna de preços.
‫Queremos ver quais preços diferentes de carros temos.
‫Gráfico de pontos, hein?
‫Agora, por que você acha que isso surgiu?
‫Você se lembra de nenhum dado numérico para plotar?
‫Por que é que?
‫Vamos dar uma olhada no tipo D de preço do tipo A.
‫Fizemos tipos D no início em um de nossos vídeos.
‫O tipo ponto D está apenas em uma única coluna, então D digite O quatro objetos.
‫Portanto, não é numérico.
‫Portanto, nosso erro não são dados numéricos a serem plotados.
‫O que podemos fazer aqui?
‫Agora poderíamos traçar um pouco e tentar fazer isso funcionar, mas vamos dar uma olhada em como podemos
‫pesquisar um problema como este.
‫Mas podemos digitar.
‫Como converter uma coluna Pandas?
‫Prêmio para inteiro.
‫Objeto da coluna de preço para pandas.
‫Agora, esta é uma etapa que você pode tomar se encontrar algum tipo de erro.
‫Podemos sempre brincar com essa coluna de preços e tentar consertá-la.
‫Mas quero enfatizar a aparência de um fluxo de trabalho real quando você está procurando por algo.
‫Então, pesquisamos como converter um preço da coluna de panela em inteiro porque é isso que você deseja fazer,
‫certo?
‫Clique neste estouro de pilha de uma coluna chamada Amount Withholds valores que se parecem com este.
‫Agora, o que você quer fazer é quando chegar a algum lugar como Stack Overflow, você quer ver se
‫esta descrição desta questão corresponde ao nosso problema.
‫Portanto, eles têm uma coluna chamada Amount, que contém valores semelhantes a este, mas o nosso
‫é chamado de preço.
‫Quando eu faço o data frame do dia, ele retorna.
‫Esta coluna, como um objeto, também é a nossa.
‫Como faço para converter isso para o tipo int?
‫Sim, é isso que queremos fazer.
‫Vamos dar uma olhada em algumas dessas respostas.
‫OK, isso é usar regex.
‫O que você fará com essas respostas é olhar através delas e ver qual delas se destaca mais para
‫você.
‫Este greenstick significa que quem fez a pergunta marcou esta como a resposta certa para ajudá-lo a resolver o
‫problema.
‫Mas às vezes há outros, como talvez este aqui eu quero usar um sem regex, porque
‫regex meio que me confunde.
‫Portanto, isso também tem cinco votos positivos.
‫Um deles é meu anteriormente ao fazer pesquisas para este vídeo aqui.
‫Então, o que você pode fazer é copiar isso.
‫Então, você pode ver que eles começaram com uma montagem, que é como a coluna outprice, e
‫saiu assim, que é o que queremos fazer.
‫Queremos converter nossa coluna de preços.
‫Vamos dar uma olhada.
‫Vendas de carros, quando converter nossas colunas de preços em algo parecido com a coluna do hodômetro.
‫Copiamos este trecho de código do Stack Overflow.
‫Vamos digitá-lo aqui, mas vamos usá-lo como referência, certo, porque queremos
‫praticar escrevendo nosso próprio código.
‫Então, vamos comparar com o que é.
‫Vamos diminuir um pouco o zoom para que possamos ver duas células ao mesmo tempo.
‫Excelente.
‫Portanto, isso significa que o quadro de dados com um valor de coluna é igual ao valor do quadro de dados, ponto, string, substituição de ponto.
‫Alguma combinação interessante de código com nada tão restrito agora que é um pouco justo de uma vez, mas vamos tentar
‫substituir as partes que conhecemos por nós mesmos.
‫Portanto, data-frame diurna, nossa data-frame é, na verdade, chamada de vendas de carros.
‫Então, vamos digitar vendas de carros.
‫Nossa coluna de valor é, na verdade, chamada de preço.
‫Então, digitaremos o preço e vamos reatribuí-lo às vendas de carros.
‫Preço é o que isso quer dizer, ei, pegue a coluna de preço e defina-a igual a isso.
‫Outra venda de carros não tem coluna de preço, mas vamos fazer alguns ajustes.
‫Então, isso significa acessar a string e substituir agora esta pequena combinação funky de
‫cifrões, vírgulas e pontos de Slash está dizendo, ei, encontre esses símbolos na coluna de preços e substitua-os.
‫Após a vírgula, substitua por nada e altere o tipo com as type para inteiro.
‫Então, vamos passar por isso mais uma vez.
‫Preço de venda do carro Collum, queremos reajustar para igualar a coluna do
‫preço de venda do carro, então mantenha os valores iguais, mas acesse a string e substitua o cifrão commers e Dotts.
‫Então cifrão coma e dance com nada.
‫Portanto, esta é uma string vazia e, em seguida, altere-a de uma string para digitar inteiro.
‫Agora isso foi um bocado, mas lembre-se, em caso de dúvida, execute o shift do código e digite.
‫Agora vamos ver como é o nosso quadro de dados de vendas de automóveis.
‫Bela.
‫Alteramos a coluna de preços para se parecer mais com a coluna do odômetro.
‫O que aconteceu aqui é que a coluna de preços incluiu esse sentido.
‫Hmm.
‫Então talvez seja um exercício de como consertar isso, não incluir o sentido porque só o queremos aos
‫milhares e isso o aumentou.
‫Portanto, agora o Nissan, o Nissan branco agora custa novecentos e setenta mil dólares.
‫Mas vamos ver se podemos traçá-lo agora.
‫Preço.
‫Gráfico de pontos.
‫Bela.
‫Portanto, o gráfico está incorreto porque os números são muito altos, mas pelo menos podemos fazer o gráfico agora.
‫Então, a próxima coisa que veremos em termos de manipulação de dados é olhar para essa linha de código e
‫continuar, como podemos reajustar isso?
‫Então, talvez seja um pequeno exercício.
‫Você pode tentar reajustar esta linha de código para não incluir os dois últimos zeros no final.
‫E agora que vimos algumas maneiras diferentes de visualizar e selecionar dados, algumas das principais
‫formas com pandas agora examinarão mais algumas maneiras de manipular dados.
‫Portanto, faça uma pequena pausa se precisar voltar ao código que examinamos e verei no próximo
‫vídeo.