‫今頃になって､ やれやれ､ 覚えることがたくさんあって大変だ､ と思っていることでしょう｡
‫私も最初の頃は同じような気持ちでした｡
‫パンダの情報を見ていたら､ なんということでしょう！まあ､ 実際には良し悪しとは言いませんでしたが｡
‫そこで違う言葉を言ってしまった｡
‫どんな言葉か想像できたのではないでしょうか｡
‫と言ったとき､ ここにはたくさんのものがあって､ どうやってこの心の機能を全部覚えればいいんだろう？
‫そして､ ここで重要なのは､ 必ずしもすべてを暗記する必要はない､ ということです｡
‫これをなんとなくその場でできるようになったのは､ 少しばかり練習したからです｡
‫必ず自分でコードを試すことを忘れないでください｡
‫調べてみると､ こんなものがあります｡
‫これは､ データサイエンティストとしての研究の一部であり､ 機械学習エンジニアの一部である､ さまざまな質問の仕方を学ぶことです｡
‫データでどうやったらできるかを考える｡
‫そして､ それを見つけ出そうとする｡
‫ということで､ 次はpandasでデータを操作する方法について少し見てみましょう｡
‫そこで､ 今までと同じように小さな見出しをつけて､ このゲームではもう少し良さそうなデータを操作して､
‫mを押してマークダウンすることにしましょう｡
‫素晴らしい｡
‫そして今また､ パンダの美しいところは､ 思いついたらきっとできることです｡
‫そこで､ まずデータの操作として､ いくつかの文字列のメソッドを見ていきます｡
‫Pythonにはlowerのような様々な文字列メソッドがあるんですね｡
‫これは､ 城を作るドット文字列のドット下位に行くとどうなると思いますか？
‫見てみよう｡
‫Shiftキーを押しながらEnterキーを押す｡
‫まあ､ pandasによるとデータ型がオブジェクトなので文字列を下げていますが､ 実はpythonの文字列でもあるんです｡
‫Pythonで文字列に対してできることは､ Pandasでも文字列のカラムに対してできるわけです｡
‫そこには様々な関数がありますが､ ここではdot stringとすることで､ カラムの文字列値にアクセスできるとだけ覚えておきましょう｡
‫それは､ 上記の価格欄で行いました｡
‫文字列から整数に変換した｡
‫ここで､ もう一度､ 自動車販売台数のデータフレームを見てみましょう｡
‫彼らは何｡
‫私たちはそうしなかった｡
‫弦を下げただけです｡
‫しかし､ 実際には保存されなかった｡
‫さて､ ここで重要な考え方があります｡
‫それは､ Pandasがカラムを変更したい場合､ そのカラムを再割り当てすることを要求していることです｡
‫ということは､ 車の売上を設定したいわけです｡
‫車の販売台数は､ 縮小せず､ 下げず､ 等しくしてください｡
‫これでよしとしよう｡
‫自動車販売で稼ぐ？
‫うん｡
‫低く縮めてはいけない｡
‫さて､ これで車の販売､ 製造のカラムをロードストリングに再割り当てします｡
‫では､ 見てみましょう｡
‫これでよしとしよう｡
‫文字列が下がりました｡
‫これで､ ここにある文字はすべて小文字になりましたね｡
‫様々なデータフレームを扱っていると､ 何度かこのような場面に出くわすことがあるかと思います｡
‫この再割り当ての概念は､ いくつかの機能が持っている､ この列とこの列を等しくする必要がないようにするためのものですか？
‫繰り返しになりますが､ ある種の関数は､ パラメータが代わりに呼び出されるものもあります｡
‫欠損データとともに､ その場のパラメータで見てもらうことにします｡
‫でも､ おいおい､ うちの自動車販売のデータフレームは欠損データがないじゃないか､ と言われるかもしれませんが､ 実際には､ 実世界で､ 実際のデータセットを手に入れたときに､
‫これは私が作ったものなんですね｡
‫ということで､ ここに打ち込みました｡
‫実際のデータセットには欠損データが含まれることが多く､ 誰かがいくつかのレコードを追跡している可能性があるため､ このような形になることが多いのです｡
‫理想的なのは､ このようにすべてのデータが揃っていることです｡
‫しかし､ 実際には､ 新しいデータを入手したとき､ いくつかの穴があいていることもありますよね？
‫誰かがすべてを正しく追跡していないのです｡
‫そして､ それが人生というものです｡
‫完璧なものを得られるとは限りません｡
‫だから､ 私たちは
‫CSVファイルをインポートする方法を覚えていますか？
‫これはもうエクスポートしてしまったので､ ドットリードcsvを支給してもらい､ タブオート完全自動車販売､
‫欠損データcsvを行う｡
‫これは何をするかというと､ 車の販売台数､ 行方不明のCSVを保存して､ pandasのデータフレームとしてインポートします｡
‫つまり､ これをデータフレームとして取り込むだけなのです｡
‫にシフトする｡
‫さて､ PANDASではこのように欠損データとナンを表現しています｡
‫それは基本的に､ おいらには何の価値もない､ と言っているに過ぎない｡
‫数字とかじゃなくてね｡
‫実は､ そうではないんです｡
‫ナンが何を表しているのかは全く分かりませんが､ ただ､ ここには価値がないということだけは分かります｡
‫では､ この足りない値を何かで埋めたいとしたらどうでしょう？
‫だから､ 例えばオドメーターを満タンにしたいから､ それにアクセスする｡
‫fill aという関数があり､ これはこれらのナンの値を埋めるもので､ fill aに何らかの値を渡すと､
‫これらの値を埋めてくれます｡
‫だから､ オドメーターの欄を残りの平均値で埋めたいのかもしれませんが､ 現実にはあまり良い方法とは言えません｡
‫でも､ デモンストレーションのために､ そうしてみるのもいいかもしれませんね｡
‫意味しないでください｡
‫つまり､ これは何を言っているのか｡
‫いやいや､ これが私たちのミッシング､ ミッシング､ ミッシングだからミッシングがいいんです｡
‫これでよしとしよう｡
‫これは､ Carsales missing odometer columnのこの1つを取得し､ car sales, missing
‫odometer columns, main valueで不足する値を埋めるということです｡
‫そこで実際に存在する値を､ 平均値を取得して埋めていくのです｡
‫それが何なのか､ さっそく見てみましょう｡
‫車の販売では､ オドメーターが欠けているように見えます｡
‫意味しないでください｡
‫つまり､ このように正しく行えば､ この値で埋め尽くされるはずです｡
‫行ってみよう｡
‫美しい｡
‫これで､ 欠損値がすべて揃った｡
‫3つ下は車の販売で埋まってしまいました｡
‫オドメーター平均値の欠落｡
‫そこでは全欠品の珍品が手に入りました｡
‫では､ 次にデータフレームを見てもらうと､ これは皆さんが行っている練習ですよね？
‫ここで操作をして､ あとは一貫してデータフレームを見ることになります｡
‫だからヘッドをやるかもしれませんが､ 小さいものしかないので､ 全体を見ます｡
‫ああ｡
‫ここで何が起こったのか｡
‫まだナムがある｡
‫これは問題です｡
‫これは､ 私が以前から言っていたことです｡
‫それは､ 私たちが使うことができる場所での値です｡
‫では､ 実際に見てみましょう｡
‫だから､ 配置換えもできるんです｡
‫車販に行くことで｡
‫オドメーターの欠落
‫それに等しい｡
‫そして､ そのようなものであることに値を再割り当てする｡
‫しかし､ これから行うのは､ インプレースパラメータを見ることです｡
‫ということで､ お分かりいただけると思います｡
‫だから､ それを解消する｡
‫この行をコピーして､ 再入力する必要がないようにするのです｡
‫しかし､ コードを再入力する練習を必ずして､ 慣れるようにすることを忘れないでください｡
‫さて､ このfill in aにはパラメータがあり､ 多くのpandasの関数にはこのパラメータが用意されています｡
‫実は､ このタイミングでドキュメントを見るのもいいんです｡
‫だから
‫だから､ これは知らなかったんです｡
‫機能を記入する｡
‫それを把握するために､ あなたならどうしますか？
‫だから､ Googleでパンダに行くかもしれない｡
‫列の欠落データを埋める方法｡
‫欠損データを扱う｡
‫そう､ これはPANDASのドキュメントで､ とても身近に感じられるものです｡
‫初めてこのドキュメントを見るときは､ いろいろなことが書かれていて､ 少し圧倒されるかもしれません｡
‫このドキュメントは､ pandasができることの一つ一つについて書かれていることを覚えておいてください｡
‫そのため､ 通過には時間がかかることがあります｡
‫さて､ ここで探すなら､ フィルを探したいところかもしれませんね｡
‫欠測値を補填する｡
‫これでよしとしよう｡
‫フィル､ 今よく来るのは､ 正確な機能へのハイパーリンクを少しズームインさせてください｡
‫フィルと私は､ いくつかの方法で非NAデータで任意の値を埋めることができます｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ ここでいくつかの例を挙げてください｡
‫塗りつぶし機能をクリックして､ 何が起こるか見てみましょう｡
‫ということで､ DataFrame fill in aを取得しました｡
‫我々は唯一の走行距離計の列をしたいので､ DataFrameまたはDominoは､ その値はなしに等しいの黄色の目盛りを塗りつぶさないでください｡
‫そのため､ デフォルトでは､ この値は「なし」に等しくなります｡
‫しかし､ それはいくつかの異なる値を取ることができます｡
‫私たちの場合､ 値はオドメーター欄のメインとなります｡
‫また来るよ｡
‫この小さなインプレースパラメーターを見ることができます｡
‫他にもいくつかあるのですが､ 今回は割愛します｡
‫だから､ デフォルトでインプレースブル｡
‫偽り｡
‫true の場合､ 所定の位置に記入する｡
‫この場合､ このオブジェクトの他のビュー（例． g. データフレーム内の列のコピー禁止スライス｡
‫つまり､ in placeをtrueに設定すれば､ その場で塗りつぶすということです｡
‫見てみよう｡
‫インプレース・イコール・トゥルー
‫その前に､ このデータフレームがどのようなものか､ 最後にもう一度見ておきましょう｡
‫まだ値が不足しています｡
‫では､ どうなるか見てみましょう｡
‫フィルと私が同じ場所にいることは､ イコール真実なのです｡
‫今すぐ
‫もう一回見てみよう｡
‫行方不明になる｡
‫ああ､ そうだったのか｡
‫つまり､ 再代入せずに値を埋めてしまったわけです｡
‫だから､ 車の販売を入力せずに､ 走行距離計を欠落させる｡
‫したくないんです｡
‫彼はそう呼んでいる｡
‫だから､ それだけは覚えておいてほしい｡
‫この方法なら､ いつでもできる｡
‫Pandasは同じことをするのに複数の異なる方法を持っていると言ったのを覚えていますか？
‫値の再割り当ての方法としては､ 最初に正確な値をreplaceに置くか､ 関数のin-placeパラメータをtrueに設定することで再割り当てする方法がある｡
‫そのため､ ワークフローがどのようになるかによります｡
‫個人的には､ 定位置にあるのはあまり好きではありません｡
‫デフォルトのままにしておいて､ スタート時に値を振り直すというのがいいんです｡
‫もう一つ見てから､ この講義が少し長くなってきたので､ 少し休憩を取りましょう｡
‫例えば､ 走行距離計の欄が埋まっていればいいとして､ これらの欠損値を削除したい場合です｡
‫しかし､ 欠損値がある他の行はすべて無視します｡ 欠損値はデータ分析に役立ちませんから｡
‫本当は､ そうかもしれません｡
‫しかし､ 私たちは､ どのようにそれらを取り除くかだけを見たいのです｡
‫カーセールスが行方不明
‫ここでdropという関数がありますが､ これを実行するとどうなるか見てみましょう｡
‫ここに車の販売台数を入力すると､ データフレームはどのように表示されるでしょうか｡
‫あ､ もう起きてないんだ｡
‫今､ 取り上げたことを思い出してください｡
‫これを解決するためにどうすればいいと思いますか？
‫だから､ 車の販売台数の減少を､ その場で足首の真下に行うかもしれない｡
‫あ､ ちょっと｡
‫にシフトして､ データフレームを見てみましょう｡
‫車の販売台数が足りない｡
‫美しい｡
‫さて､ もしかしたら置いてないかもしれないことに､ どんな価値があるとお考えですか？
‫その通りです｡
‫これで､ 自動車販売の欠損データフレームは常に返されるようになりました｡
‫欠損値のある行は削除されます｡
‫もし､ 再アクセスしたい場合はどうすればいいのでしょうか？
‫CをVとして再インポートすることになる｡
‫だから､ そうするのかもしれませんね｡
‫イコールPD raid sas v car sales missing.
‫そこで､ データフレームをリセットします｡
‫見せてもらうことにします｡
‫これは値が欠落しそうですね｡
‫そこで､ 新しいデータフレームを作成するとよいでしょう｡
‫つまり､ これは自動車販売の欠損データフレームをコピーして､ 値を削除したものを返すということです｡
‫あ､ インプレースイコールトゥルーって言ったんだ｡
‫再稼働させなければならない｡
‫いや､ いいんです｡
‫だから､ ここでミスをすることもある｡
‫落としに行くから､ そこそこ｡
‫自動車販売台数が不足､ 減少した｡
‫美しい｡
‫つまり､ 同じデータフレームでありながら､ 欠損値を取り除いたものになるわけです｡
‫そして､ やるかもしれないのが､ 車の販売行方不明です｡
‫ドロップされました｡
‫としてCSVに保存します｡
‫Carsalesが欠落したcsv｡
‫そうすることで､ 私たちは
‫もし､ 欠損値のある行にアクセスしたい場合は､ 自動車販売の欠損データフレームから､ ここにあるものを使用することができます｡
‫また､ 欠損値を落としたデータフレームを操作したい場合､ このデータフレームから操作することができます｡
‫それが､ 定位置で使うか使わないかの重要な違いなんですね｡
‫なるほど｡
‫データの操作については､ このレッスンで十分な内容をカバーしましたので､ 当面はこのままにしておきます｡
‫だから､ 少し休んでください｡
‫数種類ある機能を見直し､ 導入する場合と導入しない場合の試行錯誤を行う｡
‫そして､ 次のビデオでお会いしましょう｡