‫Sekarang, Anda mungkin berpikir, ya ampun, ada begitu banyak yang harus diingat dan saya tidak akan berbohong, saya merasakan hal
‫yang sama ketika saya pertama kali memulai.
‫Saya membaca beberapa informasi tentang panner dan menyadari, ya ampun, ada.
‫Yah, saya tidak benar-benar mengatakan Kebaikan mengatakan kata yang berbeda di sana.
‫Anda mungkin bisa membayangkan kata apa.
‫Dan saya berkata, ada begitu banyak di sini, bagaimana saya akan mengingat semua fungsi ini dari hati saya?
‫Dan intinya di sini adalah untuk mengingat bahwa Anda tidak perlu mengetahui semua ini dengan hati.
‫Satu-satunya alasan saya bisa melakukan ini dengan cepat adalah karena saya sudah sedikit berlatih.
‫Saya lupa untuk selalu mencoba kode sendiri.
‫Anda dapat mencarinya, menemukan hal-hal seperti ini.
‫Ini adalah bagian dari bagian penelitian menjadi ilmuwan data, bagian dari menjadi insinyur pembelajaran mesin adalah belajar
‫bagaimana mengajukan pertanyaan yang berbeda.
‫Pikirkan tentang bagaimana saya bisa melakukan ini dengan data dan kemudian mencoba mencari tahu.
‫Dengan itu, mari kita lihat di bagian kecil berikutnya di sini tentang cara memanipulasi data dengan
‫Panis.
‫Jadi beri judul kecil lain seperti yang telah kami lakukan atau mungkin memanipulasi data yang tampaknya lebih
‫baik melarikan diri dan menekan lebih banyak penurunan harga karena kami tetap komunikatif.
‫Bagus sekali.
‫Dan sekarang, sekali lagi, hal indah tentang panda adalah jika Anda bisa memikirkannya, Anda mungkin bisa
‫melakukannya.
‫Jadi hal pertama yang akan kita lihat adalah memanipulasi data adalah beberapa metode string.
‫Jadi Python memiliki banyak metode string yang berbeda seperti Loha.
‫Menurut Anda apa yang akan terjadi jika kita melakukan penjualan mobil, membuat titik senar Dortch lebih rendah.
‫Katakanlah shift dan enter, yah, itu menurunkan string karena tipe datanya adalah objek dan menurut panner,
‫tetapi sebenarnya juga string python.
‫Jadi apa pun yang dapat Anda lakukan pada string dengan Python, Anda dapat melakukannya pada kolom string, ekspander, melakukan banyak fungsi
‫berbeda di sana.
‫Tetapi Anda hanya ingat bahwa Anda dapat mengakses nilai string kolom dengan melakukan string.
‫Kami melakukannya di atas di kolom harga.
‫Kami mengubahnya dari string menjadi integer.
‫Sekarang, jika kita melihat kembali kerangka data penjualan mobil kita.
‫Apa mereka kita tidak kita hanya menurunkan string ini.
‫Tapi itu tidak benar-benar menyelamatkan, sekarang dia adalah konsep penting untuk diingat, Pendas membutuhkan jika Anda ingin
‫mengubah ekonomi, itu membutuhkan penugasan ulang kolom itu.
‫Jadi itu artinya kita ingin mengatur penjualan mobil, menyamakan penjualan mobil, membuat saya ingin melakukan string.
‫Jangan turunkan.
‫Di sana kita pergi.
‫Penjualan mobil membuat kekuatan anjing kuning lebih rendah.
‫Sekarang, apa yang akan dilakukan adalah menetapkan kembali penjualan mobil, membuat Collum menjadi kekuatan besar.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Di sana kita pergi.
‫String telah diturunkan, jadi sekarang semua huruf di sini adalah huruf kecil, Anda mungkin akan menemukan ini beberapa kali
‫ketika Anda sedang mengerjakan bingkai data yang berbeda.
‫Apakah ini konsep penugasan kembali?
‫Apa yang dimiliki beberapa fungsi adalah untuk menyelamatkan Anda dari keharusan pergi, kolom ini sama dengan kolom ini lagi.
‫Semacam fungsi adalah beberapa fungsi memiliki parameter yang dipanggil di tempat.
‫Kita akan melihat parameter di tempat itu bersama dengan beberapa data yang hilang.
‫Anda mungkin berkata, hei, kerangka data penjualan mobil kami tidak memiliki data yang hilang, tetapi dalam praktiknya, di dunia nyata dan
‫ketika Anda mendapatkan kumpulan data nyata, saya telah mengarangnya, jadi saya mengetik ini ke sini.
‫Kumpulan data nyata sering kali berisi data yang hilang.
‫Jadi mereka sering terlihat seperti ini karena Anda mungkin memiliki seseorang yang melacak di beberapa catatan.
‫Idealnya, mereka akan terlihat seperti ini, semua data di sana.
‫Namun pada kenyataannya, ketika Anda mendapatkan kumpulan data baru, terkadang ada beberapa lubang di dalamnya.
‫Seseorang belum melacak semuanya dengan benar, dan itulah hidup.
‫Anda tidak selalu mendapatkan kesempurnaan.
‫Jadi kita akan.
‫Apakah Anda ingat cara mengimpor file CSV?
‫Saya sudah mengekspor yang ini, jadi kita pergi.
‫Tolong jangan membaca CSFI.
‫Kita akan melakukan tab autocomplete, penjualan mobil, data hilang, titik, CSFI.
‫Apa yang akan dilakukan adalah menyelamatkan penjualan mobil, kehilangan CCSVI dan penting sebagai bingkai data panda.
‫Jadi yang akan dilakukan adalah membawa ini menjadi bingkai data.
‫Bergeser ke.
‫Sekarang, beginilah cara PANDAS menggambarkan data yang hilang dan kebutuhan untuk Nairne yang pada dasarnya hanya mengatakan, hei, saya tidak punya nilai
‫di sini, bukan angka atau sesuatu seperti itu yang benar-benar dilakukan.
‫Tidak sepenuhnya yakin apa singkatan dari Nande, tetapi yang saya tahu hanyalah bahwa itu berarti tidak ada nilai di sini.
‫Baiklah, jadi bagaimana jika Anda ingin mengisi nilai yang hilang ini dengan sesuatu,
‫katakanlah, misalnya, kami ingin mengisi odometer, jadi kami mengaksesnya.
‫Ada fungsi yang disebut Fill Felina, yang mengisi ini dan nilai-nilai dan Anda dapat melewati, mengisi dan
‫mengatakan beberapa jenis nilai dan itu akan mengisi nilai ini.
‫Jadi mungkin kita ingin mengisi kolom odometer dengan rata-rata odometer lainnya, yang pada kenyataannya
‫bukanlah praktik yang baik.
‫Tapi hanya untuk demonstrasi, mungkin mari kita lakukan itu.
‫Jangan berarti.
‫Jadi apa yang dikatakan ini.
‫Oh, tidak, kami ingin hilang karena ini adalah rindu kami, rindu, rindu.
‫Di sana kita pergi.
‫Apa yang dikatakan ini adalah ambil penjualan mobil, kolom odometer yang hilang yang satu ini, dan
‫isi, isi nilai yang hilang dengan penjualan mobil, kolom odometer yang hilang, nilai utama.
‫Jadi nilai-nilai yang benar-benar ada di sana, kita akan mendapatkan yang utama dan mengisinya.
‫Mari kita cepat melihat apa itu.
‫Bagaimana penjualan odometer yang hilang.
‫Saya tidak bermaksud.
‫Jadi jika kita melakukan ini dengan benar, harus mengisinya dengan nilai ini.
‫Ayo pergi.
‫Mereka cantik.
‫Kami memiliki semua nilai yang hilang itu.
‫Turun ketiga sekarang diisi dengan penjualan mobil, hilang nilai utama odometer.
‫Kami mendapat beberapa pengulangan, ditayangkan, yang hilang.
‫Jadi sekarang jika kita melihat kerangka data dan ini adalah praktik yang akan Anda lalui, benar.
‫Anda akan membuat manipulasi di sini dan kemudian Anda akan secara konsisten melihat bingkai data.
‫Dia mungkin melakukan kepala, tetapi karena itu hanya kecil, kita akan melihat semuanya.
‫Oh.
‫Apa yang terjadi di sini masih Inam.
‫Ini adalah masalah, kan?
‫Inilah yang saya sebutkan sebelumnya, bahwa di tempat nilai yang dapat kita gunakan.
‫Jadi mari kita lihat aksinya sehingga kita bisa melakukan penugasan kembali.
‫Dengan pergi penjualan mobil, hilang odometer.
‫Dia menyebutnya dan kemudian menetapkan kembali nilai menjadi sesuatu seperti itu, tapi apa yang akan kita lakukan, kita akan melihat perimeter
‫di tempat sehingga Anda dapat melihat apa yang saya maksud.
‫Jadi kita akan menyingkirkan itu.
‫Kita akan menyalin baris kode ini sehingga kita tidak perlu mengetik ulang.
‫Tapi ingat, dia harus selalu berlatih mengetik ulang kode agar Anda terbiasa.
‫Sekarang, Filani ini sebagai parameter dan banyak fungsi Panda memilikinya.
‫ECLSS, itu salah secara default.
‫Kami ingin sebenarnya ini saat yang tepat untuk melihat dokumentasi.
‫Jadi.
‫Jadi kami tidak tahu fungsi Filani ini, apa yang akan Anda lakukan untuk mengetahuinya?
‫Mungkin kita pergi ke Google dan pergi panda, bagaimana cara mengisi data yang hilang di kolom?
‫Oh, bekerja dengan data yang hilang, ya, ini adalah dokumentasi panda yang sangat familiar dengan melihat ini.
‫Ketika Anda pertama kali mulai melihat ini, dokumentasi bisa menjadi sedikit berlebihan karena ada banyak hal
‫yang terjadi.
‫Ingat, dokumentasi ini adalah untuk setiap hal yang dapat dilakukan panda.
‫Jadi melewatinya bisa memakan waktu cukup lama.
‫Dan jika kita melihat ke sini, mungkin kita ingin mencari Phil.
‫Phil, Phil, nilai-nilai yang hilang.
‫Ini dia, Phil dan saya sekarang sering datang dengan biarkan saya memperbesar untuk Anda sedikit hyperlink ke fungsi yang
‫tepat.
‫Phil dan saya dapat mengisi nilai apa pun dengan data nonee dalam beberapa cara.
‫Bagus sekali.
‫Dan kemudian berikan beberapa contoh di sini.
‫Kita akan mengklik fungsi Filani dan melihat apa yang terjadi.
‫Jadi kami mendapatkan data yang dibingkai Filani, yang sejauh ini kami dapatkan.
‫Data frame dominan karena kita hanya ingin kolom odometer tidak diisi centang kuning karena nilai itu
‫sama dengan tidak ada.
‫Jadi secara default, nilai karena tidak ada, tetapi dapat mengambil beberapa nilai yang berbeda.
‫Dalam kasus kami, nilai kami adalah kolom odometer utama yang akan kembali.
‫Kita bisa melihat parameter emplace kecil ini.
‫Ada beberapa lainnya, tetapi kami tidak akan membahasnya untuk saat ini.
‫Jadi banteng di tempat secara default, salah jika benar, rasakan di tempat.
‫Catatan ini akan mengubah tampilan lain pada objek ini e. G. irisan tanpa salinan untuk kolom dalam bingkai data.
‫Jadi kalau kita set in place to true artinya mengisi tempat.
‫Mari kita lihat di tempat sama benar.
‫Sebelum kita melakukannya, kita akan melihat sekali lagi seperti apa rupa sahabat kita.
‫Masih ada nilai yang hilang, jadi mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Phil dan saya di tempat sama dengan benar.
‫Sekarang mari kita lihat lagi.
‫Hilang.
‫Ini dia, jadi kami telah mengisi nilainya tanpa menetapkan ulang, jadi tanpa mengetik penjualan mobil, odometer
‫hilang.
‫Odometer.
‫Sama dengan itu.
‫Jadi itu hanya hal yang perlu diingat, Anda selalu dapat melakukannya dengan cara ini.
‫Ingat bagaimana saya mengatakan Penders memiliki beberapa cara berbeda untuk melakukan hal yang sama?
‫Salah satu cara untuk menetapkan kembali nilai adalah dengan menetapkan kembali nilai tersebut dengan meletakkan
‫nilai tepat yang ingin Anda ganti di awal atau dengan menyetel parameter fungsi tempat ke TOURU.
‫Jadi itu akan sangat tergantung pada bagaimana alur kerja Anda berjalan.
‫Secara pribadi, saya bukan penggemar emplace.
‫Saya suka membiarkannya secara default dan kemudian menetapkan kembali nilainya di awal.
‫Mari kita lihat satu hal lagi sebelum kita istirahat sejenak.
‫Karena kuliah ini semakin lama, itu jika kita ingin menghapus nilai yang hilang ini.
‫Jadi katakanlah, misalnya, kami senang mengisi kolom odometer, tetapi setiap baris lain yang memiliki nilai
‫yang hilang, kami hanya ingin mengabaikannya karena nilai yang hilang tidak akan membantu kami dengan analisis data kami.
‫Sebenarnya, mereka mungkin, tetapi kami hanya ingin melihat bagaimana kami akan menyingkirkan mereka.
‫Penjualan mobil hilang.
‫Sekarang, ada fungsi yang disebut drop, dan sekarang kita mungkin melihat apa yang terjadi jika kita menjalankannya.
‫Jatuhkan yang indah sekarang jika kita mengetik di sini.
‫Penjualan mobil hilang, seperti apa bingkai data kami?
‫Oh, itu tidak terjadi lagi.
‫Kami baru saja membahas ini.
‫Menurut Anda apa yang bisa kita lakukan untuk memperbaikinya?
‫Jadi saya mungkin melakukan penurunan penjualan mobil di tempat saya sama benarnya.
‫Bergeser ke dalam dan kami akan melihat kerangka data kami, penjualan mobil hilang.
‫Cantik.
‫Sekarang, menurut Anda apa nilainya mungkin tidak menempatkan Asri sekarang penjualan mobil kami bingkai data
‫yang hilang selalu akan kembali.
‫Baris-baris dengan nilai yang hilang akan dihapus.
‫Bagaimana jika kita ingin mengaksesnya?
‫Kami harus mengimpor kembali tahun ini.
‫Jadi mungkin kita melakukan itu.
‫Eagles', tolong jangan baca penjualan mobil CSFI hilang.
‫Jadi kami akan mengatur ulang bingkai data kami.
‫Kami akan melihatnya.
‫Yang ini akan memiliki nilai yang hilang.
‫Jadi mungkin kita membuat kerangka data baru, penjualan mobil hilang, turun sama dengan penjualan mobil hilang titik jatuh
‫di tempat sama dengan benar.
‫Jadi apa yang akan dilakukan adalah mengembalikan salinan penjualan mobil kami, bingkai data yang hilang dengan nilai yang turun.
‫Um, oh, saya katakan di tempat sama dengan benar.
‫Uh, kita harus memutar ulang ini.
‫Itu adalah.
‫Jadi terkadang Anda membuat kesalahan di sini.
‫Kami akan turun dan saya.
‫Di sana kita pergi.
‫Penjualan mobil hilang, turun.
‫Cantik.
‫Jadi itu akan menjadi bingkai data yang sama tetapi kehilangan nilai yang hilang.
‫Dan kemudian apa yang mungkin kita lakukan adalah penjualan mobil hilang, turun simpan ini untuk melihat
‫ASV karena penjualan mobil hilang turun CSFI.
‫Dengan begitu kita bisa jika kita memang ingin mengakses jalan dengan nilai yang hilang, kita bisa dari penjualan mobil
‫kita, kehilangan data frame yang satu ini di sini, atau jika kita ingin memanipulasi data frame kita dengan nilai missing drop,
‫kita bisa dari data frame ini .
‫Jadi itulah perbedaan penting antara menggunakan di tempat atau tidak menggunakan emplace.
‫Baiklah, kita telah membahas cukup banyak manipulasi data dalam pelajaran ini untuk saat ini,
‫jadi istirahatlah sebentar, perbaiki beberapa fungsi yang telah kita lalui, lakukan uji coba dengan di tempat versus
‫tidak di tempat.
‫Dan sampai jumpa di video selanjutnya.