‫Maintenant, vous pensez probablement, mon Dieu, il y a tellement de choses à retenir et je ne vais pas mentir, j'ai
‫ressenti la même chose quand j'ai commencé.
‫J'ai parcouru quelques informations sur les panners et j'ai réalisé, sainte bonté, qu'il y en a.
‫Eh bien, je n'ai pas vraiment dit que Goodness a dit un mot différent là-bas.
‫Vous pouvez probablement imaginer quel mot.
‫Et j'ai dit, il y a tellement de choses ici, comment vais-je me souvenir de toutes ces fonctions de mon cœur ?
‫Et le but ici est de se rappeler que vous n'avez pas nécessairement besoin de tout savoir par cœur.
‫La seule raison pour laquelle je peux faire ça à la volée, c'est parce que j'ai eu un peu d'entraînement.
‫J'oublie de toujours essayer le code vous-même.
‫Vous pouvez chercher, trouver des choses comme ça.
‫Cela fait partie de la partie recherche d'être un scientifique des données, une partie d'être un ingénieur en apprentissage
‫automatique apprend à poser différentes questions.
‫Réfléchissez à la façon dont je peux le faire avec les données, puis essayez de le découvrir.
‫Cela étant dit, regardons dans cette prochaine petite section ici comment manipuler les données avec
‫Panis.
‫Alors mettez un autre petit titre comme nous l'avons fait ou peut-être en manipulant des données qui semblent être
‫une meilleure échappatoire et pour appuyer sur plus de démarques parce que nous restons communicatifs.
‫Excellent.
‫Et maintenant, encore une fois, la belle chose à propos des pandas est que si vous pouvez y penser, vous pouvez probablement le
‫faire.
‫Donc, la première chose que nous verrons est la manipulation des données avec des méthodes de chaîne.
‫Python a donc un tas de méthodes de chaîne différentes comme Loha.
‫Que pensez-vous que cela va faire si nous allons vendre des voitures, faire la chaîne Dortch point plus bas.
‫Disons shift and enter, eh bien, la chaîne est abaissée car son type de données est un objet et selon les panners, mais
‫c'est en fait aussi une chaîne python.
‫Donc, tout ce que vous pouvez faire sur des chaînes en Python, vous pouvez le faire sur des colonnes de chaînes, des expandeurs, fait un tas
‫de fonctions différentes là-bas.
‫Mais rappelez-vous simplement que vous pouvez accéder à la valeur de chaîne d'une colonne en faisant chaîne.
‫Nous l'avons fait ci-dessus dans la colonne des prix.
‫Nous l'avons converti d'une chaîne en un entier.
‫Maintenant, si nous examinons à nouveau notre cadre de données sur les ventes de voitures.
‫Qu'est-ce qu'ils sont, nous n'avons pas simplement baissé cette chaîne.
‫Mais ça n'a pas vraiment sauvé, maintenant c'est un concept important à retenir, c'est que Pendas a besoin si
‫vous voulez changer d'économie, il faut réaffecter cette colonne.
‫Cela signifie donc que nous voulons établir des ventes de voitures, faire des ventes de voitures égales, donner envie de faire de la ficelle.
‫Ne baissez pas.
‫On y va.
‫Les ventes de voitures font baisser la force du chien jaune.
‫Maintenant, ce que cela va faire, c'est réaffecter les ventes de voitures, faire de Collum une grande force.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫On y va.
‫La chaîne a été abaissée, donc maintenant toutes les lettres ici sont en minuscules, vous rencontrerez probablement cela plusieurs fois
‫lorsque vous travaillez sur différentes trames de données.
‫Est-ce ce concept de réaffectation?
‫Ce que certaines fonctions ont, c'est que pour vous éviter d'avoir à y aller, cette colonne est à nouveau égale à cette colonne.
‫Une sorte de fonction est que certaines fonctions ont un paramètre appelé en place.
‫Nous examinerons ce paramètre en place ainsi que certaines données manquantes.
‫Vous pourriez dire, hé, notre cadre de données sur les ventes de voitures n'a pas de données manquantes, mais dans la pratique, dans le monde
‫réel et lorsque vous obtenez des ensembles de données réels, j'ai inventé celui-ci, alors j'ai tapé ceci ici.
‫Les jeux de données réels contiennent souvent des données manquantes.
‫Donc, ils ressemblent souvent à ceci parce que quelqu'un peut suivre certains enregistrements.
‫Idéalement, ils ressembleraient à ceci, toutes les données là-bas.
‫Mais en réalité, lorsque vous obtenez un nouvel ensemble de données, il comporte parfois quelques trous.
‫Quelqu'un n'a pas tout suivi correctement, et c'est juste la vie.
‫Vous n'obtenez pas toujours la perfection.
‫Alors on va.
‫Vous souvenez-vous comment importer un fichier CSV ?
‫J'ai déjà exporté celui-ci, alors on y va.
‫Veuillez ne pas lire CSFI.
‫Nous allons faire la saisie semi-automatique des onglets, les ventes de voitures, les données manquantes, les points, le CSFI.
‫Ce que cela va faire, c'est sauver les ventes de voitures, manquant CCSVI et important en tant que cadre de données d'un panda.
‫Il s'agira donc de faire de cela une trame de données.
‫Passez dans.
‫Maintenant, c'est ainsi que PANDAS décrit les données manquantes et un besoin de Nairne qui dit simplement, hé, je n'ai aucune valeur
‫ici, pas un nombre ou quelque chose comme ça réellement fait.
‫Pas tout à fait sûr de ce que représente Nande, mais tout ce que je sais, c'est que cela signifie simplement qu'il n'y a aucune valeur ici.
‫Très bien, et si vous vouliez remplir ces valeurs manquantes avec quelque chose,
‫par exemple, nous voulions remplir l'odomètre, donc nous y accédons.
‫Il existe une fonction appelée Fill Felina, qui consiste à remplir ces valeurs et vous pouvez passer, remplir
‫et dire une sorte de valeur et elle remplira ces valeurs.
‫Alors peut-être que nous voulons remplir la colonne du compteur kilométrique avec la moyenne du reste des compteurs kilométriques, ce qui en réalité
‫n'est pas une très bonne pratique.
‫Mais juste pour l'amour de la démonstration, peut-être faisons-le.
‫Ne veux pas dire.
‫Alors qu'est-ce que cela dit.
‫Oh, non, nous voulons manquer parce que c'est notre manquant, manquant, manquant.
‫On y va.
‫Ce que cela dit, c'est saisir les ventes de voitures, la colonne d'odomètre manquante celle-ci, et remplir, remplir
‫les valeurs manquantes avec les ventes de voitures, les colonnes d'odomètre manquantes, la valeur principale.
‫Donc, les valeurs qui existent réellement là-bas, nous allons obtenir le principal et le remplir.
‫Voyons rapidement ce que c'est.
‫Comment les ventes d'odomètre manquant.
‫Je ne veux pas dire.
‫Donc, si nous le faisons correctement, nous devrions les remplir avec cette valeur.
‫Allons-y.
‫Ils sont beaux.
‫Nous avons toutes ces valeurs manquantes.
‫Le troisième vers le bas est maintenant rempli avec les ventes de voitures, la valeur principale du compteur kilométrique manquant.
‫Nous avons quelques réoccurrences, aérées, les manquantes.
‫Alors maintenant, si nous examinons le cadre de données et que c'est une pratique que vous allez suivre, n'est-ce pas.
‫Vous effectuerez des manipulations ici, puis vous afficherez systématiquement les blocs de données.
‫Il pourrait faire la tête, mais parce que ce n'est que petit, nous examinerons l'ensemble.
‫Oh.
‫Ce qui s'est passé ici, c'est toujours Inam.
‫C'est un problème, non ?
‫C'est ce que je mentionnais avant, cette valeur en place que nous pouvons utiliser.
‫Voyons donc cela en action afin que nous puissions procéder à une réaffectation.
‫En allant ventes de voitures, odomètre manquant.
‫Il appelle cela, puis réaffecte les valeurs à quelque chose comme ça, mais ce que nous ferons, nous examinerons le périmètre en
‫place afin que vous puissiez voir ce que je veux dire.
‫Alors on va s'en débarrasser.
‫Nous allons copier cette ligne de code pour ne pas avoir à la retaper.
‫Mais rappelez-vous qu'il devrait toujours s'entraîner à retaper le code pour que vous vous y habituiez.
‫Maintenant, ce Filani en tant que paramètre et de nombreuses fonctions de Panda l'ont mis en place.
‫ECLSS, c'est faux par défaut.
‫Nous voulons en fait que c'est le bon moment pour regarder la documentation.
‫Donc.
‫Donc nous ne connaissions pas cette fonction Filani, que feriez-vous pour comprendre cela ?
‫Peut-être qu'on va sur Google et qu'on va pandas, comment remplir les données manquantes dans une colonne ?
‫Oh, travailler avec des données manquantes, oui, c'est la documentation d'un panda qui se familiarise avec ces dernières.
‫Lorsque vous commencez à regarder cela pour la première fois, la documentation peut être un peu écrasante car il se passe beaucoup
‫de choses.
‫N'oubliez pas que cette documentation concerne tout ce que les pandas peuvent faire.
‫Cela peut donc prendre un certain temps.
‫Et si on regarde ici, peut-être qu'on veut chercher Phil.
‫Phil, Phil, valeurs manquantes.
‫Et voilà, Phil et moi, maintenant, il est souvent livré avec un petit lien hypertexte vers la fonction
‫exacte.
‫Phil et moi pouvons remplir n'importe quelle valeur avec des données nonee de plusieurs manières.
‫Excellent.
‫Et puis donnez quelques exemples ici.
‫Nous allons cliquer sur la fonction Filani et voir ce qui se passe.
‫Nous avons donc des données encadrées Filani, ce que nous avons jusqu'à présent.
‫Les trames de données sont dominantes car nous voulons seulement que la colonne du compteur kilométrique ne remplisse pas de coche jaune
‫car cette valeur est nulle.
‫Donc par défaut, la valeur car aucune, mais cela peut prendre quelques valeurs différentes.
‫Dans notre cas, notre valeur principale de la colonne du compteur kilométrique reviendra.
‫Nous pouvons voir ce petit paramètre d'emplace.
‫Il y en a d'autres, mais nous n'allons pas les couvrir pour le moment.
‫Donc taureau en place par défaut, faux si vrai, se sentir en place.
‫Notez que cela modifiera toutes les autres vues sur cet objet e. g. une tranche sans copie pour une colonne dans un bloc de données.
‫Donc, si nous mettons en place sur true, cela signifie remplir en place.
‫Jetons un coup d'oeil en place est égal à vrai.
‫Avant de le faire, nous allons jeter un dernier coup d'œil à quoi ressemble notre cher ami.
‫Il manque encore des valeurs, alors voyons ce qui se passe.
‫Phil et moi en place est égal à vrai.
‫Voyons maintenant un autre regard.
‫Disparu.
‫C'est parti, nous avons donc rempli les valeurs sans les réaffecter, donc sans taper les ventes de voitures,
‫odomètre manquant.
‫Odomètre.
‫Égal à ça.
‫C'est donc juste une chose à retenir, vous pouvez toujours le faire de cette façon.
‫Rappelez-vous comment j'ai dit que Penders avait plusieurs façons différentes de faire la même chose ?
‫Une façon de réaffecter des valeurs consiste à les réaffecter en mettant la valeur exacte
‫que vous souhaitez remplacer au début ou en définissant le paramètre en place d'une fonction sur TOURU.
‫Cela dépendra donc vraiment de la façon dont votre flux de travail se déroule.
‫Personnellement, je ne suis pas fan de l'endroit.
‫J'aime simplement le laisser par défaut, puis réaffecter la valeur au début.
‫Jetons un coup d'œil à une autre chose avant de faire une petite pause.
‫Comme cette conférence devient un peu longue, c'est si nous voulions supprimer ces valeurs manquantes.
‫Disons, par exemple, que nous sommes satisfaits du remplissage de la colonne du compteur kilométrique, mais que toutes les autres lignes
‫qui ont des valeurs manquantes, nous voulons simplement les ignorer car les valeurs manquantes ne vont pas nous aider dans notre analyse de données.
‫En vérité, ils pourraient le faire, mais nous voulons simplement voir comment nous pourrions nous en débarrasser.
‫Ventes de voitures manquantes.
‫Maintenant, il y a une fonction ici appelée drop, et maintenant nous pourrions juste voir ce qui se passe si nous l'exécutons simplement.
‫Déposez un beau maintenant si nous tapons ici.
‫Ventes de voitures manquantes, à quoi ressemble notre cadre de données ?
‫Oh, ça ne s'est plus reproduit.
‫Nous venons de couvrir cela.
‫Que pensez-vous que nous pouvons faire pour arranger cela?
‫Donc, je pourrais faire chuter les ventes de voitures en place, c'est vrai.
‫Passez à l'étape suivante et nous examinerons notre cadre de données, les ventes de voitures manquantes.
‫Beau.
‫Maintenant, que pensez-vous que la valeur est peut-être de ne pas mettre en place Asri maintenant, notre cadre de données manquant sur
‫les ventes de voitures va toujours revenir.
‫Les lignes avec une valeur manquante vont être supprimées.
‫Et si on voulait y accéder ?
‫Il faudrait réimporter cette année.
‫Alors peut-être que nous le faisons.
‫Eagles', s'il vous plaît ne lisez pas les ventes de voitures CSFI manquantes.
‫Nous allons donc réinitialiser notre bloc de données.
‫Nous allons y jeter un œil.
‫Celui-ci va avoir des valeurs manquantes.
‫Alors peut-être que nous créons un nouveau cadre de données, les ventes de voitures manquantes, les ventes de voitures perdues sont
‫égales aux ventes de voitures manquantes.
‫Donc, ce que cela fera, c'est qu'il renvoie une copie de nos ventes de voitures, une trame de données manquante avec des valeurs supprimées.
‫Euh, oh, j'ai dit en place est égal à vrai.
‫Euh, nous devons refaire ça.
‫C'est un.
‫Alors parfois, vous faites des erreurs ici.
‫Nous allons tomber et moi.
‫On y va.
‫Les ventes de voitures manquent, ont chuté.
‫Beau.
‫Ce sera donc la même trame de données, mais les valeurs manquantes seront supprimées.
‫Et puis, ce que nous pourrions faire, c'est que les ventes de voitures manquent, que les ventes de voitures sont manquantes, sauf pour
‫voir ASV car les ventes de voitures manquantes ont chuté CSFI.
‫De cette façon, nous pouvons si nous voulons accéder aux routes avec des valeurs manquantes, nous pouvons à partir de nos
‫ventes de voitures, cadrer les données manquantes ici, ou si nous voulions manipuler notre cadre de données avec des valeurs manquantes supprimées, nous pouvons
‫à partir de ce cadre de données .
‫C'est donc là la distinction importante entre utiliser en place ou ne pas utiliser emplace.
‫Très bien, nous avons suffisamment couvert la manipulation des données dans cette leçon pour le moment,
‫alors faites une petite pause, révisez les quelques fonctions que nous avons utilisées, faites un essai avec en place ou
‫non en place.
‫Et je vous verrai dans la prochaine vidéo.