‫A esta altura, você provavelmente deve estar pensando, meu Deus, há tanto para lembrar e não vou mentir, me
‫senti da mesma maneira quando comecei.
‫Eu passei por algumas informações sobre os panners e percebi, meu Deus, existe.
‫Bem, na verdade eu não disse que Deus disse uma palavra diferente ali.
‫Você provavelmente pode imaginar que palavra.
‫E eu disse, tem tanto aqui, como vou me lembrar de todas essas funções do meu coração?
‫E o ponto aqui é lembrar que você não precisa necessariamente saber tudo isso de cor.
‫A única razão pela qual posso fazer isso na hora é porque tenho um pouco de prática.
‫Eu me esqueço de sempre tentar o código sozinho.
‫Você pode pesquisar e encontrar coisas assim.
‫Isso faz parte da parte de pesquisa de ser um cientista de dados, parte de ser um engenheiro de aprendizado de
‫máquina é aprender a fazer perguntas diferentes.
‫Pense em como posso fazer isso com os dados e depois tentar descobrir.
‫Com isso dito, vamos dar uma olhada nesta próxima seção sobre como manipular dados com o
‫Panis.
‫Então, coloque outro pequeno título como temos feito ou talvez manipulando dados que parecem ser melhores
‫para escapar e pressionar mais markdown porque estamos nos mantendo comunicativos.
‫Excelente.
‫E agora, novamente, a coisa bonita sobre os pandas é que, se você pode pensar nisso, provavelmente você
‫conseguirá.
‫Portanto, a primeira coisa que veremos é a manipulação de dados em alguns métodos de string.
‫Portanto, Python tem vários métodos de string diferentes, como Loha.
‫O que você acha que isso fará se formos as vendas de carros, diminuir o ponto da corda de Dortch.
‫Digamos shift e enter, bem, abaixou a string porque seu tipo de dados é um objeto e de acordo com os panners, mas
‫na verdade também é uma string python.
‫Portanto, qualquer coisa que você possa fazer em strings em Python, você pode fazer em colunas de string, expansores, executa um monte de
‫funções diferentes lá.
‫Mas você apenas lembra que pode acessar o valor da string de uma coluna fazendo string.
‫Fizemos isso acima na coluna de preços.
‫Nós o convertemos de uma string para um inteiro.
‫Agora, se dermos uma olhada em nosso quadro de dados de vendas de automóveis novamente.
‫O que eles não são nós apenas abaixamos esta corda.
‫Mas na verdade não salvou, agora ele é um conceito importante a ser lembrado, é que Pendas exige, se você
‫quiser mudar a economia, é necessário reatribuir essa coluna.
‫Isso significa que queremos definir as vendas de carros, igualar as vendas de carros, fazer o que eu quero fazer.
‫Não abaixe.
‫Aqui vamos nós.
‫As vendas de carros reduzem a força do cão amarelo.
‫Agora, o que isso fará é reatribuir as vendas de carros, fazer de Collum uma grande força.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Aqui vamos nós.
‫A string foi reduzida, então agora todas as letras aqui estão em minúsculas, você provavelmente vai se deparar com isso algumas
‫vezes quando estiver trabalhando em diferentes quadros de dados.
‫É este o conceito de reatribuição?
‫O que algumas funções têm é que para evitar que você tenha que ir, esta coluna é igual a esta coluna novamente.
‫Algum tipo de função é que algumas funções têm um parâmetro chamado no lugar.
‫Vamos dar uma olhada nesse parâmetro no local junto com alguns dados ausentes.
‫Você pode estar dizendo, ei, nosso quadro de dados de vendas de carros não tem nenhum dado ausente, mas na prática, no mundo
‫real e quando você obtém conjuntos de dados reais, eu inventei este, então digitei isso aqui.
‫Conjuntos de dados reais geralmente contêm dados ausentes.
‫Então, muitas vezes se parecem com isso porque você pode ter alguém rastreando em alguns registros.
‫Idealmente, eles seriam assim, com todos os dados ali.
‫Mas, na realidade, quando você obtém um novo conjunto de dados, às vezes ele apresenta alguns furos.
‫Alguém não rastreou tudo corretamente, e isso é apenas a vida.
‫Você nem sempre consegue a perfeição.
‫Então, vamos.
‫Você se lembra de como importar o arquivo CSV?
‫Já exportei este, então vamos.
‫Por favor, não leia CSFI.
‫Vamos fazer o preenchimento automático da guia, vendas de carros, dados ausentes, ponto, CSFI.
‫O que isso vai fazer é economizar as vendas de carros, falta de CCSVI e importante como um quadro de dados de panda.
‫Então, isso vai fazer é transformar isso em um quadro de dados.
‫Mudar para.
‫Agora, é assim que PANDAS descreve os dados ausentes e a necessidade de Nairne, que basicamente está dizendo: ei, não tenho nenhum
‫valor aqui, não é um número ou algo assim realmente feito.
‫Não tenho certeza do que Nande representa, mas tudo que sei é que isso significa que não há valor aqui.
‫Tudo bem, então, e se você quisesse preencher esses valores ausentes com algo, digamos,
‫por exemplo, queríamos preencher o hodômetro, então estamos acessando isso.
‫Existe uma função chamada Fill Felina, que é preencher esses valores e e você pode passar, preencher e
‫dizer algum tipo de valor e isso irá preencher esses valores.
‫Então, talvez queiramos preencher a coluna do odômetro com a média do restante dos odômetros, o que na realidade não
‫é uma prática muito boa.
‫Mas, apenas para fins de demonstração, vamos fazer isso.
‫Não quero dizer.
‫Então, o que isso está dizendo.
‫Oh, não, nós queremos perder porque esta é a nossa falta, falta, falta.
‫Aqui vamos nós.
‫O que isso quer dizer é pegar as vendas de carros, coluna do hodômetro ausente, esta aqui, e
‫preencher, preencher os valores ausentes com as vendas de carros, colunas do hodômetro ausentes, valor principal.
‫Então, os valores que realmente existem lá, vamos pegar o principal e preenchê-lo.
‫Vamos ver rapidamente o que é.
‫Como as vendas de odômetro ausente.
‫Eu não quero dizer.
‫Portanto, se fizermos isso corretamente, devemos preenchê-los com este valor.
‫Vamos lá.
‫Eles são lindos.
‫Temos todos esses valores ausentes.
‫O terceiro abaixo agora está preenchido com as vendas de carros, faltando o valor principal do hodômetro.
‫Temos algumas recorrências, arejáveis, as que faltam.
‫Então, agora, se dermos uma olhada no quadro de dados e esta é uma prática pela qual você vai passar, certo.
‫Você estará fazendo manipulações aqui e, em seguida, verá consistentemente os quadros de dados.
‫Ele pode fazer cabeça, mas porque é pequeno, vamos olhar para a coisa toda.
‫Oh.
‫O que aconteceu aqui ainda é Inam.
‫Isso é um problema, certo?
‫Isso é o que eu mencionei antes, aquele valor no lugar que podemos usar.
‫Então, vamos vê-lo em ação para que possamos fazer uma reatribuição.
‫Indo à venda de carros, perdendo o hodômetro.
‫Ele chama isso e, em seguida, reatribui os valores para algo assim, mas o que faremos, veremos o perímetro
‫local para que você possa ver o que quero dizer.
‫Então, vamos nos livrar disso.
‫Vamos copiar esta linha de código para que não tenhamos que digitá-la novamente.
‫Mas lembre-se de que ele sempre deve praticar a redigitação do código para que você se acostume.
‫Agora, este Filani como um parâmetro e muitas funções do Panda têm isso no lugar.
‫ECLSS, é falso por padrão.
‫Queremos, na verdade, que este é um bom momento para olhar a documentação.
‫Então.
‫Então, não conhecíamos essa função Filani, o que você faria para descobrir isso?
‫Talvez a gente vá para o Google e vá pandas, como preencher os dados que faltam em uma coluna?
‫Oh, trabalhando com dados faltantes, sim, esta é a documentação de um panda para se familiarizar muito ao examiná-los.
‫Quando você começa a olhar para isso, a documentação pode ser um pouco complicada porque há muita
‫coisa acontecendo.
‫Lembre-se de que esta documentação é para tudo que os pandas podem fazer.
‫Portanto, pode demorar um pouco.
‫E se olharmos aqui, talvez queiramos procurar Phil.
‫Phil, Phil, faltam valores.
‫Lá vamos nós, Phil e eu, agora muitas vezes vem com deixe-me ampliar para você um pequeno hiperlink para a função
‫exata.
‫Phil e eu podemos preencher qualquer valor com nenhum dado de duas maneiras.
‫Excelente.
‫E então dê alguns exemplos aqui.
‫Vamos clicar na função Filani e ver o que acontece.
‫Portanto, enquadramos os dados em Filani, que é o que temos até agora.
‫O quadro de dados é dominante porque queremos apenas que a coluna do odômetro não preencha uma marca amarela, pois o
‫valor é igual a nenhum.
‫Portanto, por padrão, o valor é nenhum, mas pode assumir alguns valores diferentes.
‫No nosso caso, nosso valor é o principal da coluna do hodômetro voltará.
‫Podemos ver este pequeno parâmetro emplace.
‫Tem alguns outros, mas não vamos cobrir por agora.
‫Portanto, touro no local por padrão, falso se verdadeiro, parece estar no lugar.
‫Observe que isso irá modificar quaisquer outras visualizações neste objeto e. g. uma fatia sem cópia para uma coluna em um quadro de dados.
‫Portanto, se definirmos o local como verdadeiro, isso significa preencher o local.
‫Vamos dar uma olhada no lugar igual a verdadeiro.
‫Antes de fazermos isso, daremos uma última olhada na aparência de nosso querido amigo.
‫Ainda faltam valores, então vamos ver o que acontece.
‫Phil e eu no lugar é igual a verdade.
‫Agora vamos dar outra olhada.
‫Ausente.
‫Pronto, preenchemos os valores sem reatribuir, portanto, sem digitar vendas de carros, falta o
‫hodômetro.
‫Odômetro.
‫É igual a isso.
‫Então, isso é apenas uma coisa a lembrar, você sempre pode fazer assim.
‫Lembra que eu disse que Penders tem várias maneiras diferentes de fazer a mesma coisa?
‫Uma maneira de reatribuir valores é reatribuí-los colocando o valor exato que você
‫deseja substituir no início ou definindo o parâmetro no local de uma função para TOURU.
‫Então, isso realmente vai depender de como o seu fluxo de trabalho vai.
‫Pessoalmente, não sou fã do lugar.
‫Eu gosto de deixar como padrão e então reatribuir o valor no início.
‫Vamos dar uma olhada em mais uma coisa antes de fazermos uma pequena pausa.
‫Como esta palestra está ficando um pouco longa, é se quiséssemos remover esses valores ausentes.
‫Digamos, por exemplo, que estamos felizes em preencher a coluna do hodômetro, mas todas as outras linhas
‫que têm valores ausentes, queremos apenas ignorá-los porque os valores ausentes não vão nos ajudar em nossa análise de dados.
‫Na verdade, podem, mas queremos apenas ver como nos livraremos deles.
‫Vendas de carros faltando.
‫Agora, há uma função aqui chamada drop, e agora podemos ver o que acontece se apenas a executarmos.
‫Solte um lindo agora se digitarmos aqui.
‫Faltam vendas de carros, como é nosso quadro de dados?
‫Oh, isso não aconteceu de novo.
‫Acabamos de cobrir isso.
‫O que você acha que podemos fazer para consertar isso?
‫Portanto, posso fazer com que as vendas de carros caiam se eu for igual a verdade.
‫Mude para e daremos uma olhada em nosso quadro de dados, vendas de carros faltando.
‫Bela.
‫Agora, qual você acha que é o valor de talvez não colocar em prática o Asri, agora nosso quadro de dados em
‫falta de vendas de carros sempre vai retornar.
‫Essas linhas com valor ausente serão eliminadas.
‫E se quiséssemos acessá-los?
‫Teríamos que reimportar este ano.
‫Então, talvez façamos isso.
‫Eagles ', por favor, não leia as vendas de carros CSFI faltando.
‫Portanto, vamos redefinir nosso quadro de dados.
‫Vamos dar uma olhada nisso.
‫Este terá valores ausentes.
‫Então, talvez criemos um novo quadro de dados, vendas de carros ausentes, queda igual a vendas de carros ausentes queda de ponto
‫em um local igual a verdadeiro.
‫Então, o que isso fará é retornar uma cópia de nossas vendas de carros, com dados perdidos e valores perdidos.
‫Hum, oh, eu disse que no lugar é igual a verdade.
‫Uh, temos que repetir isso.
‫Aquilo é um.
‫Então, às vezes, você comete erros aqui.
‫Nós vamos cair e eu.
‫Aqui vamos nós.
‫As vendas de carros faltando, caíram.
‫Bela.
‫Portanto, será o mesmo quadro de dados, mas eliminou os valores ausentes.
‫E então o que podemos fazer é a falta de vendas de carros, caiu, exceto para ver ASV
‫como as vendas de carros perdidas diminuíram CSFI.
‫Dessa forma, podemos, se quisermos acessar as estradas com valores ausentes, podemos a partir de nossas vendas de
‫carros, quadro de dados ausente, este aqui, ou se quisermos manipular nosso quadro de dados com valores ausentes, podemos a
‫partir deste quadro de dados .
‫Portanto, essa é a distinção importante entre usar no local ou não usar emplace.
‫Tudo bem, por enquanto cobrimos o suficiente sobre a manipulação de dados nesta lição,
‫então faça uma pequena pausa, revise as poucas funções pelas quais passamos, faça um teste com implementadas
‫e não implementadas.
‫E te vejo no próximo vídeo.