‫A questo punto, probabilmente stai pensando, mio Dio, c'è così tanto da ricordare e non ho intenzione di mentire, mi
‫sentivo allo stesso modo quando ho iniziato.
‫Ho esaminato alcune informazioni sui panner e ho realizzato, santo cielo, c'è.
‫Beh, in realtà non ho detto che Goodness ha detto una parola diversa.
‫Probabilmente potresti immaginare quale parola.
‫E ho detto, c'è così tanto qui, come farò a ricordare tutte queste funzioni dal mio cuore?
‫E il punto qui è ricordare che non è necessario che tu sappia tutto questo a memoria.
‫L'unico motivo per cui posso farlo al volo è perché ho fatto un po' di pratica.
‫Dimentico di provare sempre il codice da soli.
‫Puoi cercare, trovare cose come questa.
‫Questo fa parte della parte di ricerca dell'essere uno scienziato dei dati, parte dell'essere un ingegnere dell'apprendimento automatico
‫è imparare a porre domande diverse.
‫Pensa a come posso farlo con i dati e poi cercando di scoprirlo.
‫Detto questo, diamo un'occhiata in questa piccola sezione successiva su come manipolare i dati con
‫Panis.
‫Quindi metti un'altra piccola intestazione come abbiamo fatto o forse manipolando i dati che
‫sembrano essere meglio fuggire e premere più markdown perché rimaniamo comunicativi.
‫Eccellente.
‫E ora, di nuovo, la cosa bella dei panda è che se ci puoi pensare, probabilmente puoi
‫farlo.
‫Quindi la prima cosa che vedremo è che la manipolazione dei dati è costituita da alcuni metodi di stringa.
‫Quindi Python ha un sacco di diversi metodi di stringa come Loha.
‫Cosa pensi che succederà se andiamo a vendere auto, abbassiamo il punto della stringa Dortch.
‫Diciamo shift e invio, beh, ha abbassato la stringa perché il suo tipo di dati è un oggetto e secondo i panner, ma
‫in realtà è anche una stringa python.
‫Quindi tutto ciò che puoi fare sulle stringhe in Python, puoi farlo su colonne di stringhe, espansori, fa un sacco di
‫funzioni diverse lì.
‫Ma ti ricordi solo che puoi accedere al valore stringa di una colonna eseguendo string.
‫Lo abbiamo fatto sopra nella colonna del prezzo.
‫Lo abbiamo convertito da una stringa a un numero intero.
‫Ora, se diamo di nuovo un'occhiata al nostro frame di dati sulle vendite di auto.
‫Cosa sono non abbiamo semplicemente abbassato questa stringa.
‫Ma in realtà non ha salvato, ora è un concetto importante da ricordare, è che Pendas richiede se vuoi
‫cambiare economia, richiede la riassegnazione di quella colonna.
‫Quindi questo significa che vogliamo impostare le vendite di auto, rendere uguali le vendite di auto, fare in modo che io voglia fare una stringa.
‫Non abbassare.
‫Ci siamo.
‫Le vendite di auto riducono la forza del cane giallo.
‫Ora, ciò che farà è riassegnare le vendite di auto, facendo diventare Collum un grande punto di forza.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Ci siamo.
‫La stringa è stata abbassata, quindi ora tutte le lettere qui sono minuscole, probabilmente lo incontrerai alcune volte
‫quando lavori su frame di dati diversi.
‫È questo il concetto di riassegnazione?
‫Ciò che hanno alcune funzioni è che per salvarti dal dover andare, questa colonna è di nuovo uguale a questa colonna.
‫Una sorta di funzione è che alcune funzioni hanno un parametro chiamato sul posto.
‫Daremo un'occhiata a quel parametro sul posto insieme ad alcuni dati mancanti.
‫Potresti dire, ehi, il nostro frame di dati sulle vendite di auto non ha dati mancanti, ma in pratica, nel mondo reale
‫e quando ottieni set di dati reali, ho creato questo, quindi ho digitato questo qui dentro.
‫I set di dati reali spesso contengono dati mancanti.
‫Quindi spesso hanno questo aspetto perché potresti avere qualcuno che tiene traccia in alcuni record.
‫Idealmente, sembrerebbero così, tutti i dati lì.
‫Ma in realtà, quando ottieni un nuovo set di dati, a volte ha dei buchi.
‫Qualcuno non ha tracciato tutto correttamente, e questa è solo la vita.
‫Non sempre ottieni la perfezione.
‫Quindi lo faremo.
‫Ricordi come importare il file CSV?
‫Ho già esportato questo, quindi andiamo.
‫Si prega di non leggere CSFI.
‫Faremo il completamento automatico delle schede, le vendite di auto, i dati mancanti, il punto, CSFI.
‫Ciò che farà è salvare le vendite di auto, la CCSVI mancante e importante come frame di dati di un panda.
‫Quindi non farà altro che creare un frame di dati.
‫Sposta in.
‫Ora, questo è il modo in cui PANDAS descrive i dati mancanti e la necessità di Nairne che in pratica sta solo dicendo, ehi, non ho
‫alcun valore qui, non un numero o qualcosa del genere effettivamente fatto.
‫Non sono del tutto sicuro di cosa rappresenti Nande, ma tutto quello che so è che significa semplicemente che non c'è valore qui.
‫Va bene, e se volessi riempire questi valori mancanti con qualcosa, dì, ad
‫esempio, che volessimo riempire il contachilometri, quindi ci stiamo accedendo.
‫C'è una funzione chiamata Fill Felina, che è riempire questi e valori e puoi passare, riempire e
‫dire un qualche tipo di valore e riempirà questi valori.
‫Quindi forse vogliamo riempire la colonna del contachilometri con la media del resto dei contachilometri, che in realtà
‫non è una buona pratica.
‫Ma solo a scopo dimostrativo, forse facciamolo.
‫Non intendo.
‫Quindi cosa sta dicendo.
‫Oh, no, vogliamo scomparire perché questo è il nostro disperso, disperso, disperso.
‫Ci siamo.
‫Quello che sta dicendo è prendere le vendite dell'auto, la colonna del contachilometri mancante questa, e riempire, riempire
‫i valori mancanti con le vendite dell'auto, le colonne del contachilometri mancanti, il valore principale.
‫Quindi i valori che esistono effettivamente lì, prenderemo il main e lo riempiremo.
‫Vediamo rapidamente di cosa si tratta.
‫Come le vendite del contachilometri mancante.
‫non intendo.
‫Quindi, se lo facciamo correttamente, dovremmo riempirli con questo valore.
‫Andiamo.
‫Sono bellissimi.
‫Abbiamo tutti quei valori mancanti.
‫Il terzo in basso è ora riempito con le vendite di auto, il valore principale del contachilometri mancante.
‫Abbiamo alcune ricorrenze, trasmissibili, quelle mancanti.
‫Quindi ora se diamo un'occhiata al frame di dati e questa è una pratica che seguirai, giusto.
‫Farai delle manipolazioni qui e poi visualizzerai costantemente i frame di dati.
‫Potrebbe fare la testa, ma poiché è solo piccolo, esamineremo l'intera faccenda.
‫Oh.
‫Quello che è successo qui è ancora Inam.
‫Questo è un problema, giusto?
‫Questo è ciò che stavo menzionando prima, quel valore di posizione che possiamo usare.
‫Quindi vediamolo in azione in modo da poter fare una riassegnazione.
‫Andando a vendere auto, manca il contachilometri.
‫Lo chiama e poi riassegna i valori a qualcosa del genere, ma quello che faremo, esamineremo il perimetro sul
‫posto in modo che tu possa capire cosa intendo.
‫Quindi ce ne libereremo.
‫Copiamo questa riga di codice in modo da non doverla ridigitare.
‫Ma ricorda, dovrebbe sempre esercitarsi a ridigitare il codice in modo che ti ci abitui.
‫Ora, questo Filani come parametro e molte funzioni di Panda lo prevedono.
‫ECLSS, è falso per impostazione predefinita.
‫Vogliamo che questo sia un buon momento per guardare la documentazione.
‫Così.
‫Quindi non conoscevamo questa funzione Filani, cosa faresti per capirla?
‫Forse andiamo su Google e andiamo panda, come riempire i dati mancanti in una colonna?
‫Oh, lavorando con i dati mancanti, sì, questa è la documentazione di un panda, familiarizzando con questi.
‫Quando inizi a guardarlo per la prima volta, la documentazione può essere un po' opprimente perché c'è molto
‫da fare.
‫Ricorda, questa documentazione è per ogni singola cosa che i panda possono fare.
‫Quindi attraversarlo può richiedere un po' di tempo.
‫E se guardiamo qui, forse vogliamo cercare Phil.
‫Phil, Phil, valori mancanti.
‫Ci siamo, Phil e io ora spesso viene fornito con fammi ingrandire per te un piccolo collegamento ipertestuale alla funzione
‫esatta.
‫Phil e io possiamo compilare qualsiasi valore con dati none in un paio di modi.
‫Eccellente.
‫E poi fai alcuni esempi qui.
‫Clicchiamo sulla funzione Filani e vediamo cosa succede.
‫Quindi abbiamo i dati incastrati su Filani, che è quello che abbiamo finora.
‫I frame di dati sono dominanti perché vogliamo solo che la colonna del contachilometri non riempia un segno di spunta giallo per
‫quel valore uguale a nessuno.
‫Quindi, per impostazione predefinita, il valore perché nessuno, ma può assumere alcuni valori diversi.
‫Nel nostro caso, il nostro valore è il principale della colonna del contachilometri tornerà.
‫Possiamo vedere questo piccolo parametro di piazzamento.
‫Ce ne sono altri, ma per ora non li copriremo.
‫Quindi toro sul posto per impostazione predefinita, falso se vero, si sente a posto.
‫Nota questo modificherà qualsiasi altra vista su questo oggetto e. G. una sezione senza copia per una colonna in un frame di dati.
‫Quindi, se mettiamo in atto su vero significa riempire in luogo.
‫Diamo un'occhiata a posto uguale a vero.
‫Prima di farlo, diamo un'ultima occhiata a come appare il nostro caro amico.
‫Mancano ancora dei valori, quindi vediamo cosa succede.
‫Phil e io sul posto è vero.
‫Ora diamo un'altra occhiata.
‫Mancante.
‫Ecco, quindi abbiamo riempito i valori senza riassegnare, quindi senza digitare le vendite dell'auto, manca il
‫contachilometri.
‫Odometro.
‫È uguale a quello.
‫Quindi è solo una cosa da ricordare, puoi sempre farlo in questo modo.
‫Ricordi come ho detto che Penders ha diversi modi per fare la stessa cosa?
‫Un modo per riassegnare i valori è riassegnarli inserendo il valore esatto che
‫si desidera sostituire all'inizio o impostando il parametro in place di una funzione su TOURU.
‫Quindi dipenderà davvero da come andrà il tuo flusso di lavoro.
‫Personalmente, non sono un fan della postazione.
‫Mi piace lasciarlo per impostazione predefinita e quindi riassegnare il valore all'inizio.
‫Diamo un'occhiata a un'altra cosa prima di fare una piccola pausa.
‫Poiché questa lezione sta diventando un po' lunga, è se volessimo rimuovere questi valori mancanti.
‫Quindi diciamo, ad esempio, siamo contenti di riempire la colonna del contachilometri, ma ogni altra riga che
‫ha valori mancanti, vogliamo solo ignorarli perché i valori mancanti non ci aiuteranno con la nostra analisi dei dati.
‫In verità, potrebbero, ma vogliamo solo vedere come sbarazzarci di loro.
‫Le vendite di auto mancano.
‫Ora, qui c'è una funzione chiamata drop, e ora potremmo vedere cosa succede se lo eseguiamo.
‫Lascia una bella ora se scriviamo qui.
‫Mancano le vendite di auto, com'è il nostro frame di dati?
‫Oh, non è successo di nuovo.
‫Ne abbiamo appena parlato.
‫Cosa pensi che possiamo fare per risolvere questo problema?
‫Quindi potrei fare un calo delle vendite di auto in I in place equals true.
‫Passa a e daremo un'occhiata al nostro frame di dati, mancano le vendite di auto.
‫Bellissimo.
‫Ora, quale pensi che sia il valore nel forse non mettere in atto Asri ora il nostro frame di dati mancante
‫per le vendite di auto tornerà sempre.
‫Quelle righe con valore mancante verranno eliminate.
‫E se volessimo accedervi?
‫Dovremmo reimportare quest'anno.
‫Quindi forse lo facciamo.
‫Eagles', per favore non leggere le vendite di auto CSFI mancanti.
‫Quindi ripristineremo il nostro frame di dati.
‫Daremo un'occhiata.
‫Questo avrà valori mancanti.
‫Quindi forse creiamo un nuovo frame di dati, vendite di auto mancanti, cadute uguale a vendite di auto mancanti, punto goccia
‫in un posto uguale a vero.
‫Quindi ciò che farà è restituire una copia delle nostre vendite di auto, senza frame di dati con valori persi.
‫Uhm, oh, ho detto che sul posto è uguale a vero.
‫Uh, dobbiamo rieseguire questo.
‫È un.
‫Quindi a volte commetti errori qui.
‫Stiamo per cadere e io.
‫Ci siamo.
‫Vendite di auto mancanti, diminuite.
‫Bellissimo.
‫Quindi sarà lo stesso frame di dati ma ha eliminato i valori mancanti.
‫E poi quello che potremmo fare è che le vendite di auto mancanti, lasciate cadere e salvate questo per vedere
‫ASV mentre le vendite di auto mancanti diminuiscono CSFI.
‫In questo modo possiamo se vogliamo accedere alle strade con valori mancanti, possiamo dalle nostre vendite di auto,
‫frame di dati mancante questo qui, o se volessimo manipolare il nostro frame di dati con valori mancanti eliminati, possiamo
‫da questo frame di dati .
‫Quindi questa è l'importante distinzione tra l'utilizzo sul posto o il non utilizzo del posto.
‫Bene, per il momento abbiamo trattato abbastanza della manipolazione dei dati in questa lezione,
‫quindi prenditi una piccola pausa, rivedi le poche funzioni che abbiamo svolto, prova con in atto rispetto a
‫non in atto.
‫E ci vediamo nel prossimo video.