‫Du denkst jetzt wahrscheinlich, meine Güte, es gibt so viel zu merken und ich werde nicht lügen, mir
‫ging es genauso, als ich anfing.
‫Ich ging einige Informationen über Panner durch und erkannte, heilige Güte, das gibt es.
‫Nun, ich habe nicht wirklich gesagt, dass Güte da ein anderes Wort gesagt hat.
‫Sie können sich wahrscheinlich vorstellen, welches Wort.
‫Und ich sagte, es gibt so viel hier, wie soll ich mir all diese Funktionen aus meinem Herzen merken?
‫Und der Punkt hier ist, daran zu denken, dass Sie das alles nicht unbedingt auswendig wissen müssen.
‫Der einzige Grund, warum ich das im Handumdrehen machen kann, ist, dass ich ein bisschen Übung hatte.
‫Ich vergesse, den Code immer selbst auszuprobieren.
‫Sie können es nachschlagen, solche Dinge finden.
‫Dies ist ein Teil des Forschungsteils eines Data Scientists, ein Teil eines Machine Learning Engineers besteht darin, zu
‫lernen, wie man verschiedene Fragen stellt.
‫Überlegen Sie, wie ich das mit den Daten machen kann und versuchen Sie es dann herauszufinden.
‫Lassen Sie uns in diesem nächsten kleinen Abschnitt hier einen Blick darauf werfen, wie Sie Daten mit Panis
‫manipulieren.
‫Setzen Sie also eine weitere kleine Überschrift, wie wir es getan haben, oder manipulieren Sie Daten, die besser zu
‫entkommen und zu sein scheinen, um mehr Abschläge zu drücken, weil wir kommunikativ bleiben.
‫Exzellent.
‫Und jetzt ist das Schöne an Pandas, wenn Sie daran denken, können Sie es wahrscheinlich
‫tun.
‫Das erste, was wir sehen werden, ist das Manipulieren von Daten sind einige String-Methoden.
‫Python hat also eine Reihe verschiedener String-Methoden wie Loha.
‫Was denkst du, wird dies bewirken, wenn wir den Autoverkauf starten und den Dortch-String-Punkt niedriger machen.
‫Sagen wir Shift und Enter, nun, es hat den String verringert, weil sein Datentyp ein Objekt ist und laut Panners, aber
‫es ist eigentlich auch ein Python-String.
‫Alles, was Sie in Python mit Strings tun können, können Sie also mit String-Spalten, Expandern, tun und dort eine Reihe
‫verschiedener Funktionen ausführen.
‫Aber Sie erinnern sich nur, dass Sie auf den String-Wert einer Spalte zugreifen können, indem Sie string ausführen.
‫Das haben wir oben in der Preisspalte gemacht.
‫Wir haben es von einem String in einen Integer umgewandelt.
‫Schauen wir uns nun noch einmal unseren Autoverkaufsdatenrahmen an.
‫Was sie sind, haben wir nicht nur diese Saite gesenkt.
‫Aber es hat nicht wirklich gespart, jetzt ist er ein wichtiges Konzept, das man sich merken sollte, es ist, dass Pendas erfordert, wenn man
‫die Wirtschaft ändern will, es erfordert, diese Spalte neu zuzuweisen.
‫Das heißt, wir wollen Autoverkäufe einstellen, Autoverkäufe gleich machen, dafür sorgen, dass ich Strings machen möchte.
‫Nicht senken.
‫Na, bitte.
‫Autoverkäufe lassen die Stärke der gelben Hunde sinken.
‫Nun, was dies tun wird, ist, den Autoverkauf neu zuzuordnen und Collum zu einer großen Stärke zu machen.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Na, bitte.
‫Die Zeichenfolge wurde verringert, sodass jetzt alle Buchstaben hier in Kleinbuchstaben geschrieben sind. Dies wird Ihnen wahrscheinlich ein paar
‫Mal begegnen, wenn Sie an verschiedenen Datenrahmen arbeiten.
‫Ist das dieses Konzept der Neuzuweisung?
‫Was einige Funktionen haben, ist, dass diese Spalte wieder dieser Spalte entspricht, um Ihnen das Gehen zu ersparen.
‫Eine Art von Funktion ist, dass einige Funktionen einen aufgerufenen Parameter haben.
‫Wir werden uns diesen In-Place-Parameter zusammen mit einigen fehlenden Daten ansehen.
‫Sie sagen vielleicht, hey, unser Datenrahmen für Autoverkäufe hat keine fehlenden Daten, aber in der Praxis, in der realen Welt und wenn Sie
‫echte Datensätze erhalten, habe ich mir diesen ausgedacht, also habe ich ihn eingegeben das hier rein.
‫Echte Datensätze enthalten oft fehlende Daten.
‫Sie sehen also oft so aus, weil Sie in einigen Datensätzen möglicherweise jemanden haben, der nachverfolgt wird.
‫Im Idealfall würden sie so aussehen, alle Daten dort.
‫Aber in Wirklichkeit enthält ein neuer Datensatz manchmal ein paar Löcher.
‫Jemand hat nicht alles richtig verfolgt, und so ist das Leben.
‫Perfektion erreicht man nicht immer.
‫Also gehen wir.
‫Erinnern Sie sich, wie man eine CSV-Datei importiert?
‫Ich habe diesen bereits exportiert, also gehen wir.
‫Bitte nicht CSFI lesen.
‫Wir werden die automatische Vervollständigung von Registerkarten, Autoverkäufe, fehlende Daten, Punkt, CSFI durchführen.
‫Was dies tun wird, ist, den Autoverkauf zu retten, fehlt CCSVI und ist als Datenrahmen eines Pandas wichtig.
‫Es wird also einen Datenrahmen daraus machen.
‫Wechseln Sie hinein.
‫Nun, so beschreibt PANDAS fehlende Daten und einen Bedarf an Nairne, der im Grunde nur sagt, hey, ich habe hier
‫keinen Wert, keine Zahl oder ähnliches, die tatsächlich gemacht wurde.
‫Ich bin mir nicht ganz sicher, wofür Nande steht, aber ich weiß nur, dass es nur bedeutet, dass es hier keinen Wert gibt.
‫In Ordnung, also was, wenn Sie diese fehlenden Werte mit etwas füllen möchten, sagen wir
‫zum Beispiel, wir wollten den Kilometerzähler füllen, also greifen wir darauf zu.
‫Es gibt eine Funktion namens Fill Felina, die diese und Werte ausfüllt, und Sie können eine Art von
‫Wert übergeben, ausfüllen und sagen, und sie wird diese Werte füllen.
‫Vielleicht möchten wir die Kilometerzählerspalte mit dem Mittelwert der restlichen Kilometerzähler auffüllen, was in Wirklichkeit keine
‫sehr gute Praxis ist.
‫Aber nur zu Demonstrationszwecken, vielleicht machen wir das.
‫Nicht gemeint.
‫Also was soll das heißen.
‫Oh nein, wir wollen fehlen, denn das ist unser Vermissen, Vermissen, Vermissen.
‫Na, bitte.
‫Was dies aussagt, ist, die Autoverkäufe, die Spalte für fehlenden Kilometerstand, diese hier zu ergreifen und die
‫fehlenden Werte mit den Autoverkäufen, den Spalten für den fehlenden Kilometerzähler und dem Hauptwert auszufüllen.
‫Also die Werte, die dort tatsächlich existieren, holen wir uns den Main und füllen ihn aus.
‫Sehen wir uns schnell an, was das ist.
‫Wie der Verkauf von fehlenden Kilometerzählern.
‫Ich meine nicht.
‫Wenn wir dies also richtig machen, sollten sie mit diesem Wert aufgefüllt werden.
‫Lass uns gehen.
‫Sie sind schön.
‫Wir haben all diese fehlenden Werte.
‫Der dritte unten wird jetzt mit den Autoverkäufen gefüllt, fehlender Kilometerzähler-Hauptwert.
‫Wir haben ein paar Wiederholungen, die ausgestrahlt werden können, die fehlenden.
‫Wenn wir uns jetzt den Datenrahmen ansehen und diese Übung durchgehen, richtig.
‫Sie werden hier Manipulationen vornehmen und dann die Datenrahmen konsistent anzeigen.
‫Er könnte Kopf machen, aber da er nur klein ist, schauen wir uns das Ganze an.
‫Oh.
‫Was hier passiert ist, ist immer noch Inam.
‫Das ist ein Problem, oder?
‫Das habe ich bereits erwähnt, den tatsächlichen Wert, den wir nutzen können.
‫Sehen wir es uns also in Aktion an, damit wir eine Neuzuweisung vornehmen können.
‫Durch den Autoverkauf, fehlender Kilometerzähler.
‫Er nennt das und ordnet dann die Werte so zu, aber was wir tun werden, wir werden uns den
‫tatsächlichen Umfang ansehen, damit Sie sehen können, was ich meine.
‫Also werden wir das los.
‫Wir werden diese Codezeile kopieren, damit wir sie nicht erneut eingeben müssen.
‫Aber denken Sie daran, er sollte immer üben, Code erneut einzugeben, damit Sie sich daran gewöhnen.
‫Nun, dieser Filani als Parameter und viele Funktionen von Panda haben dies an Ort und Stelle.
‫ECLSS, es ist standardmäßig falsch.
‫Wir möchten eigentlich, dass dies ein guter Zeitpunkt ist, sich die Dokumentation anzuschauen.
‫So.
‫Wir kannten diese Filani-Funktion also nicht, was würden Sie tun, um das herauszufinden?
‫Vielleicht gehen wir zu Google und gehen Pandas, wie kann man fehlende Daten in einer Spalte ausfüllen?
‫Oh, mit fehlenden Daten zu arbeiten, ja, dies ist die Dokumentation eines Pandas.
‫Wenn Sie sich das zum ersten Mal ansehen, kann die Dokumentation etwas überwältigend sein, da viel
‫los ist.
‫Denken Sie daran, dass diese Dokumentation für alles gilt, was Pandas tun können.
‫Das Durcharbeiten kann also eine Weile dauern.
‫Und wenn wir hier reinschauen, wollen wir vielleicht nach Phil suchen.
‫Phil, Phil, fehlende Werte.
‫Los geht's, Phil und ich kommen jetzt oft mit, lasst mich für euch einen kleinen Hyperlink zur genauen Funktion
‫heranzoomen.
‫Phil und ich können auf verschiedene Weise beliebige Werte mit Nicht-Daten ausfüllen.
‫Exzellent.
‫Und dann geben Sie hier einige Beispiele.
‫Wir werden auf die Filani-Funktion klicken und sehen, was passiert.
‫Also haben wir Daten von Filani eingerahmt, was wir bisher haben.
‫Datenrahmen sind dominant, weil wir nur möchten, dass die Kilometerzählerspalte kein gelbes Häkchen für diesen Wert
‫gleich Null ausfüllt.
‫Standardmäßig ist der Wert also keiner, aber er kann ein paar verschiedene Werte annehmen.
‫In unserem Fall ist unser Wert der Hauptwert der Kilometerzählerspalte wird zurückkommen.
‫Wir können diesen kleinen emplace-Parameter sehen.
‫Es gibt noch ein paar andere, aber wir werden sie vorerst nicht behandeln.
‫Also in-Place-Bulle standardmäßig, false, wenn wahr, fühlen Sie sich an Ort und Stelle.
‫Beachten Sie, dass dadurch alle anderen Ansichten dieses Objekts geändert werden, z. g. ein Slice ohne Kopie für eine Spalte in einem Datenrahmen.
‫Wenn wir also "in place" auf "true" setzen, bedeutet dies, dass sie an Ort und Stelle ausgefüllt wird.
‫Lassen Sie uns einen Blick auf die Stelle werfen, die gleich wahr ist.
‫Bevor wir das tun, werfen wir einen letzten Blick darauf, wie unser lieber Freund aussieht.
‫Es fehlen immer noch Werte, also mal sehen, was passiert.
‫Phil und ich an Ort und Stelle gleich wahr.
‫Lassen Sie uns jetzt noch einen Blick darauf werfen.
‫Fehlen.
‫Los geht's, also haben wir die Werte ohne Neuzuweisung ausgefüllt, also ohne Autoverkäufe einzugeben, fehlender
‫Kilometerzähler.
‫Entspricht dem.
‫Das ist also nur eine Sache, an die Sie sich erinnern sollten, Sie können es immer auf diese Weise tun.
‫Erinnern Sie sich, wie ich sagte, dass Penders mehrere verschiedene Möglichkeiten hat, dasselbe zu tun?
‫Eine Möglichkeit, Werte neu zuzuweisen, besteht darin, sie neu zuzuweisen, indem Sie den genauen Wert, den Sie
‫ersetzen möchten, an den Anfang setzen oder indem Sie den Parameter in place einer Funktion auf TOURU setzen.
‫Das hängt also wirklich davon ab, wie Ihr Workflow abläuft.
‫Ich persönlich bin kein Fan von Emplace.
‫Ich mag es einfach, es standardmäßig zu belassen und den Wert dann am Anfang neu zuzuweisen.
‫Schauen wir uns noch etwas an, bevor wir eine kleine Pause machen.
‫Da dieser Vortrag etwas lang wird, möchten wir diese fehlenden Werte entfernen.
‫Nehmen wir zum Beispiel an, wir sind damit zufrieden, die Kilometerzählerspalte zu füllen, aber jede
‫zweite Zeile mit fehlenden Werten möchten wir einfach ignorieren, da uns fehlende Werte bei unserer Datenanalyse nicht helfen.
‫In Wahrheit könnten sie das vielleicht, aber wir wollen nur sehen, wie wir sie loswerden.
‫Autoverkauf fehlt.
‫Hier gibt es eine Funktion namens drop, und jetzt können wir sehen, was passiert, wenn wir sie einfach ausführen.
‫Schreiben Sie jetzt schön ein, wenn wir hier eintippen.
‫Autoverkauf fehlt, wie sieht unser Datenrahmen aus?
‫Oh, es ist nicht wieder passiert.
‫Wir haben das gerade behandelt.
‫Was denkst du, können wir tun, um das zu beheben?
‫Also könnte ich die Autoverkäufe sinken lassen, wenn ich an Ort und Stelle gleich richtig bin.
‫Wechseln Sie hinein und wir schauen uns unseren Datenrahmen an, Autoverkäufe fehlen.
‫Wunderschönen.
‫Nun, was denkst du, ist der Wert darin, Asri vielleicht nicht einzusetzen, jetzt wird unser fehlender Datenrahmen
‫für den Autoverkauf immer zurückkehren.
‫Die Zeilen mit fehlendem Wert werden gelöscht.
‫Was wäre, wenn wir darauf zugreifen wollten?
‫Wir müssten dieses Jahr wieder importieren.
‫Also vielleicht machen wir das.
‫Eagles', bitte lesen Sie nicht CSFI Autoverkäufe fehlen.
‫Also setzen wir unseren Datenrahmen zurück.
‫Wir werden es uns anschauen.
‫Dieser wird fehlende Werte haben.
‫Vielleicht erstellen wir also einen neuen Datenrahmen, Autoverkäufe fehlen, fallengelassen gleich
‫Autoverkäufe fehlen.
‫Dies wird also eine Kopie unserer Autoverkäufe zurückgeben, bei der ein Datenrahmen mit verlorenen Werten fehlt.
‫Ähm, oh, ich sagte, an Ort und Stelle ist gleich wahr.
‫Äh, wir müssen das wiederholen.
‫Das ist ein.
‫Manchmal macht man hier also Fehler.
‫Wir werden fallen und ich.
‫Na, bitte.
‫Autoverkäufe fehlen, fallen gelassen.
‫Wunderschönen.
‫Es wird also derselbe Datenrahmen sein, aber die fehlenden Werte werden weggelassen.
‫Und was wir dann tun könnten, ist das Fehlen von Autoverkäufen, dies wird fallengelassen, um ASV zu
‫sehen, da die fehlenden Autoverkäufe CSFI gesunken sind.
‫Auf diese Weise können wir, wenn wir auf die Straßen mit fehlenden Werten zugreifen wollten, von unseren
‫Autoverkäufen aus, diesen fehlenden Datenrahmen hier, oder wenn wir unseren Datenrahmen mit fehlenden Werten manipulieren wollten, können wir dies
‫von diesem Datenrahmen aus tun .
‫Das ist also der wichtige Unterschied zwischen der Verwendung von inplace oder der Nichtverwendung von emplace.
‫In Ordnung, wir haben in dieser Lektion vorerst genug über die Manipulation von Daten behandelt. Machen
‫Sie also eine kleine Pause, überarbeiten Sie die wenigen Funktionen, die wir durchgemacht haben, und testen Sie mit vorhandenen und
‫nicht vorhandenen Funktionen.
‫Und wir sehen uns im nächsten Video.