‫Harat está haciendo un progreso real aquí, hay casi infinitas formas de ver y seleccionar datos con el marco
‫de datos de Pandas.
‫Realmente solo estamos rascando la superficie aquí, pero una vez que aprenda estos pasos básicos, realmente puede combinarlos
‫de cualquier manera diferente que pueda imaginar y realmente transformar y ver sus datos bajo
‫una luz diferente.
‫Así que sigamos adelante.
‫Todavía estamos revisando y seleccionando datos en este momento.
‫Entonces, el siguiente que quiero mostrarles es una tabla cruzada pagada.
‫Y esta es una excelente manera de comparar dos columnas si quieres verlas, como un poco innovadoras.
‫Innovador.
‫¿Es esa la palabra correcta?
‫No estoy seguro.
‫Realmente no importa.
‫Pero verás una pequeña forma comparativa.
‫Quizás sea una palabra un poco mejor.
‫Entonces, la tabla cruzada básicamente va a decir, oye, centavos, toma la columna de creación.
‫Refresquemos nuestra memoria de cómo se ve nuestro marco de datos.
‫Tenemos una marca, que es un coche, que hace puertas, que está aquí.
‫Así que esto va a cruzar la columna de marca con la columna de la puerta.
‫Por eso, la tabla de referencias cruzadas se llama Pandas Crosstab.
‫Y le pasa una columna y luego otra columna.
‫Así que llegamos aquí, estos son los dólares de Dore: tres, cuatro y cinco.
‫Entonces tenemos tres, cuatro, cinco.
‫Y estas son las diferentes marcas aquí.
‫Tenemos cuatro marcas diferentes, Toyota, Honda, BMW y Nissan hermosas.
‫Entonces, lo que está haciendo es agregar estas dos columnas juntas.
‫Así que exploremos este BMW.
‫Hay un auto con cinco puertas, Honda.
‫Hay tres autos con cuatro puertas.
‫Toyota es la única marca de automóviles que tiene tres puertas.
‫No estoy seguro de dónde se vería ese auto, pero ¿quién sabe?
‫Este es un tipo de datos con los que te encontrarás.
‫Bueno.
‫Ahora, la tabla de referencias cruzadas es excelente para comparar dos columnas, pero ¿y si quisiera comparar más columnas en
‫el contexto de otra?
‫Aquí es donde entra un chico de grupo.
‫Así que pongamos un pequeño comentario aquí.
‫Agrupar yendo a ventas de autos, iba a decir, Paty, estoy acostumbrado a decir NPD Group by y queremos la columna
‫de marca.
‫Dot, Maine.
‫Ahora, ¿qué piensas antes de que incluso ejecutemos este código?
‫Ahora voy en contra de mi única regla aquí.
‫Siempre ejecuté el código primero.
‫¿Qué crees que hará esto si miramos esto?
‫Así que tenemos ventas de automóviles, que es nuestro marco de datos que está aquí.
‫Tenemos esta pequeña función aquí llamada Agrupar por, sabemos que es una función porque es
‫seguida por Brackett y luego dentro del grupo por tenemos la columna make.
‫Tenemos principal.
‫Mmm.
‫No importa cómo pensar en ello, primero debe escribir el código, cambiar, ingresar y ver qué
‫sucede.
‫Entonces, lo que va a hacer es agrupar el marco de datos en la columna de creación de manera similar a lo que hizo nuestra
‫tabla de referencias cruzadas.
‫Pero esta vez tenemos más columnas aquí.
‫Así que nos ha proporcionado los valores principales del cuentakilómetros, de todos los tipos y marcas, así como las
‫puertas.
‫Entonces, BMW, la escritura principal del odómetro es once mil ciento setenta y nueve y la cantidad principal de
‫puertas es cinco.
‫Y eso tiene sentido porque solo hay un automóvil BMW.
‫Pero nuevamente, este grupo puede agruparlo por casi cualquier columna que pueda imaginar y luego llamar a alguna operación sobre
‫la marcha, y puede imaginar si tuviera más columnas aquí y quisiera combinarlas de alguna manera y verlas, puede
‫utilizar este grupo por función para asegurarse de que es el propietario del grupo en un tiempo
‫determinado.
‫Tal vez quieras solo los Toyoda blancos.
‫Quizás sea un poco de ejercicio.
‫Vea cómo podría agruparlo mirando solo sus dos Toyoda blancos.
‫Sí, dos Toyoda's blancos y luego ver qué pasa a partir de ahí.
‫Pero solo quiero mostrarles el grupo por una especie de tabla de referencias cruzadas, pero para enfocarse en más de una columna
‫a la vez.
‫Qué es lo siguiente.
‫De acuerdo, bueno, tal vez, pero echemos un vistazo a algunas visualizaciones.
‫Sí, es una gran idea.
‫Así que vamos al odómetro de ventas de automóviles.
‫Veamos si podemos hacer una pequeña trama aquí.
‫Voy a llamar a Dot Plot.
‫¿Qué crees que hará esto?
‫Corre así de hermoso.
‫Obtenemos una gráfica de los diferentes valores del odómetro.
‫Esto es lo hermoso de los pandas, lo hermoso y lo rápido que puede comenzar un
‫análisis.
‫Y puede que mire una tabla como esta y no esté realmente seguro de lo que está sucediendo, especialmente si tiene muchas
‫filas.
‫Pero sacar una visualización es una excelente manera de comprender rápidamente lo que está sucediendo.
‫Y próximamente tendremos una sección sobre cómo hacer que estas visualizaciones sean un poco más interactivas y
‫un poco más bonitas con etiquetas e información diferente aquí.
‫Pero lo que puede encontrar es que si este gráfico no aparece, es posible que deba ejecutar estas dos líneas de
‫código.
‫Y esto es matplotlib en línea porque ves aquí, esto se genera.
‫Esta trama es en realidad recordar cómo creamos un entorno e instalamos un montón de herramientas para nosotros.
‫QandA hizo eso por nosotros cuando creamos nuestro entorno, instalamos matplotlib, porque algunas de las funcionalidades, como
‫la función plot en pandas, dependen de matplotlib.
‫Entonces, detrás de escena, Kondor está realmente configurado para nosotros.
‫Y cuando importamos pandas aquí arriba, no volveremos a subir porque eso tomará un poco
‫de tiempo.
‫Pero cuando escribimos pandas importados por día, podría haber hecho un trabajo detrás de escena para que
‫organicemos esta trama.
‫Pero si no es así, puede escribir estas dos líneas de código en Port Matplotlib, no en pi plot.
‫Como PLT.
‫Y este de aquí, este signo de porcentaje en el frente es una pequeña función mágica.
‫Los portátiles de Júpiter tienen diferentes funciones mágicas que hacen un tipo específico de cosas.
‫Todo lo que esto dice es trazar nuestros gráficos de matplotlib dentro del cuaderno para que podamos verlos.
‫Entonces, si sus gráficos no aparecen, asegúrese de haber ejecutado estas dos líneas de código para poder escribirlas y ponerlas en la
‫parte superior de su cuaderno potencialmente si sus gráficos no aparecen.
‫Entonces, lo siguiente que queremos ver es otro tipo de gráfico que se llama histograma.
‫El histograma es una excelente manera de ver la distribución.
‫Distribución es una palabra elegante para la difusión de datos.
‫Así que imagina esto.
‫La mayoría de las lecturas de nuestro odómetro están entre, digamos, veinte mil, hasta 100000.
‫Entonces, la razón por la que puede ver este tipo de forma de curva aquí es porque aquí es donde cae el
‫promedio de las calificaciones del odómetro y que estos dos valores aquí pueden considerarse valores atípicos porque no están dentro de
‫este gran grupo de valores.
‫Por tanto, es una forma sencilla de ejecutar un histograma en sus columnas numéricas.
‫Echemos un vistazo a la columna de precios.
‫Queremos ver qué diferentes precios de automóviles tenemos.
‫Diagrama de puntos, ¿eh?
‫Ahora, ¿por qué crees que surgió eso?
‫¿Recuerda que no hay datos numéricos para trazar?
‫¿Porqué es eso?
‫Echemos un vistazo al tipo D tipo A precio.
‫Hicimos tipos D al principio en uno de nuestros videos.
‫El tipo de punto D está solo en una sola columna, por lo que el tipo D O cuatro objetos.
‫Entonces no es numérico.
‫Entonces nuestro error no son datos numéricos para trazar.
‫¿Qué podemos hacer aquí?
‫Ahora podríamos trazar un poco y tratar de que esto funcione, pero echemos un vistazo a cómo podríamos
‫investigar un problema como este.
‫Pero podríamos escribir.
‫¿Cómo convertir una columna Pandas?
‫Premio al entero.
‫Objeto de columna de precio para pandas.
‫Ahora, este es un paso que puede tomar si se encuentra con algún tipo de error.
‫Siempre podríamos jugar con esta columna de precios e intentar arreglarlo.
‫Pero quiero enfatizar cómo se vería un flujo de trabajo real cuando está buscando algo.
‫Así que buscamos en Google cómo convertir un precio de columna en un número entero porque eso es lo que quieres hacer,
‫¿verdad?
‫Haga clic en este desbordamiento de pila de una columna denominada Valores de retención de cantidad que se ven así.
‫Ahora, lo que quiere hacer es cuando llegue a un lugar como Stack Overflow, quiere ver si esta
‫descripción de esta pregunta coincide con nuestro problema.
‫Entonces tienen una columna llamada Cantidad, que contiene valores que se ven así y que son similares a nosotros, pero
‫el nuestro se llama precio.
‫Cuando hago el marco de datos durante el día, regresa.
‫Esta columna como objeto es también la nuestra.
‫¿Cómo convierto esto a tipo int?
‫Sí, eso es lo que queremos hacer.
‫Echemos un vistazo a algunas de estas respuestas.
‫OK, esto está usando regex.
‫Lo que hará con estas respuestas es revisarlas y ver cuál se destaca más para
‫usted.
‫Esta marca verde significa que el autor de la pregunta lo ha marcado como la respuesta correcta para ayudarlo a resolver su
‫problema.
‫Pero a veces hay otros, como tal vez este de aquí, quiero usar uno sin expresiones regulares, porque las
‫expresiones regulares me confunden un poco.
‫Así que esto también tiene cinco votos a favor.
‫Uno de ellos es mío anteriormente al hacer una investigación para este video aquí.
‫Entonces, lo que podría hacer es copiar esto.
‫Entonces, pueden ver que comenzaron con una montura, que es como una columna de precio, y
‫salió así, que es lo que queremos hacer.
‫Queremos convertir nuestra columna de precios.
‫Echemos un vistazo.
‫Ventas de automóviles, cuándo convertir nuestras columnas de precios a algo parecido a cómo se ve nuestra columna de odómetro.
‫Hemos copiado este fragmento de código de Stack Overflow.
‫Lo vamos a escribir aquí, pero lo usaremos como referencia, cierto, porque queremos practicar
‫la escritura de nuestro propio código.
‫Así que vamos a compararlo con lo que es.
‫Alejemos un poco la imagen para que podamos ver dos celdas a la vez.
‫Excelente.
‫Entonces, esto significa que el marco de datos con una cantidad de columna es igual a la cantidad de marco de datos, punto, cadena, reemplazo de punto.
‫Alguna combinación interesante de código allí sin nada tan apretado ahora que es bastante de una vez, pero intentemos
‫reemplazar las partes que conocemos por las nuestras.
‫Por tanto, el marco de datos del día, nuestro marco de datos en realidad se llama ventas de automóviles.
‫Entonces vamos a escribir ventas de autos.
‫Nuestra columna de cantidad se llama precio.
‫Entonces, ingresaremos el precio y lo reasignaremos a las ventas de automóviles.
‫El precio es lo que está diciendo, oye, toma la columna de precios y ponla igual a esto.
‫Otra de las ventas de automóviles no incluye la columna de precios, pero hagamos algunos ajustes.
‫Entonces, esto significa acceder a la cadena y reemplazar ahora esta pequeña combinación original de los signos de
‫dólar, la coma y los puntos de Slash que dice, oye, encuentra estos símbolos dentro de la columna de precios y reemplázalo.
‫Después de la coma, reemplácela con nada y luego cambie el tipo con as type a integer.
‫Así que repasemos eso una vez más.
‫Precio de venta de automóviles Collum, queremos reajustarlo para igualar la columna de precio de
‫venta de automóviles, así que mantenga los valores iguales pero acceda a la cadena y reemplace los commers y Dotts del signo del dólar.
‫Así que el signo del dólar está en coma y baila sin nada.
‫Entonces, esta es una cadena vacía y luego cámbiela de una cadena para que escriba integer.
‫Eso fue un bocado, pero recuerde que si tiene dudas ejecute el cambio de código e ingrese.
‫Ahora veamos cómo se ve nuestro marco de datos de ventas de automóviles.
‫Hermosa.
‫Hemos cambiado la columna de precios para que se parezca más a la columna del odómetro.
‫Lo que sucedió aquí es que la columna de precios ha incluido este sentido.
‫Mmm.
‫Entonces, tal vez sea un ejercicio de cómo arreglar eso, no incluir el sentido porque solo lo queremos en miles
‫y esto lo ha aumentado.
‫Así que ahora el Nissan, el Nissan blanco ahora cuesta novecientos setenta mil dólares.
‫Pero veamos si podemos trazarlo ahora.
‫Precio.
‫Gráfica de puntos.
‫Hermosa.
‫Entonces, el diagrama es incorrecto porque los números son demasiado altos, pero al menos podemos trazarlo ahora.
‫Entonces, lo siguiente que miramos en términos de manipulación de datos es mirar esta línea de código y
‫decir, ¿cómo podemos reajustar eso?
‫Entonces, tal vez sea un poco de ejercicio.
‫Puede intentar reajustar esta línea de código para no incluir esos dos últimos ceros al final.
‫Y ahora hemos visto algunas formas diferentes de ver y seleccionar datos, algunas de las principales con
‫pandas ahora verán algunas formas más en las que podemos manipular los datos.
‫Así que tómate un pequeño descanso si necesitas repasar el código que hemos revisado y lo veré en el siguiente
‫video.