‫现在你可能在想, 我的天, 有这么多东西要记住, 我不打算撒谎｡
‫我刚开始的时候也有同样的感觉｡
‫我浏览了一些关于熊猫的信息, 意识到, 天哪, 有那么好, 我真的没有说好｡
‫我说的不是这个词｡
‫你大概能想象出是什么词｡
‫当我说, 这里有这么多, 我怎么能记住我心脏的所有功能呢？
‫这里的重点是要记住, 你不一定需要把所有这些都背下来｡
‫我能在飞行中做这个的唯一原因是因为我有一点练习｡
‫别忘了总是自己尝试代码｡
‫你可以查一下, 找到这样的东西｡
‫这是数据科学家研究的一部分, 作为机器学习工程师的一部分就是学习如何提出不同的问题｡
‫想一想我该如何利用这些数据做到这一点？
‫然后试图找出答案｡
‫话虽如此, 让我们在下一个小部分看看如何处理熊猫的数据｡
‫我们会像之前一样, 再加一个标题, 也许是操纵数据, 听起来更好一点,
‫然后按m键, 因为我们要保持沟通.
‫好极了｡
‫再一次, 熊猫的美妙之处在于, 如果你能想到它, 你可能就能做到｡
‫首先我们会看到一些字符串方法来操作数据｡
‫Python有很多不同的字符串方法, 比如lower.
‫你觉得如果我们去城堡, 把点串点弄低一点会怎么样？
‫让我想想｡
‫按Shift键并按Enter键｡
‫根据熊猫的说法, 它降低了字符串的级别, 因为它的数据类型是一个对象, 但它实际上也是一个python字符串｡
‫所以你在Python中可以对字符串做的任何事情, 你都可以在panda中对字符串列做｡
‫这里有很多不同的函数, 但我们要记住,
‫你可以通过点字符串来访问列的字符串值.
‫我们在上面的价格栏中做了这个｡
‫我们将它从字符串转换为整数｡
‫现在, 让我们再看一下汽车销售数据框架｡
‫他们什么｡
‫我们没有｡
‫我们只是把绳子放下来｡
‫但实际上并没有保存｡
‫现在, 有一个重要的概念要记住｡
‫如果你想改变一个列, 它需要重新分配那个列｡
‫所以这意味着我们要设定汽车销售量｡
‫搞汽车等于搞销售我们要做到不缩水, 不降低｡
‫我们走吧｡
‫汽车销售赚多少？
‫是的｡
‫不要缩得更低｡
‫现在, 它将重新分配汽车销售, 使列成为一个负载字符串.
‫让我们来看看｡
‫我们走吧｡
‫管柱已下放｡
‫所以这里所有的字母都是小写的｡
‫在处理不同的数据帧时, 您可能会多次遇到这种情况｡
‫这就是重新赋值的概念吗, 有些函数是为了保存你不必去这一列, 就等于去这一列｡
‫同样, 某种函数也是一些有参数调用的函数｡
‫我们将查看就地参数沿着一些缺失数据｡
‫但你可能会说, 嘿, 我们的汽车销售数据框架没有任何缺失的数据, 但在实践中, 在真实的世界中, 当你得到真实的数据集时,
‫我编造了这个, 对吗？
‫我在这里输入了这个｡
‫真实的的数据集通常包含缺失的数据, 因此它们通常看起来像这样, 因为您可能会让人跟踪一些记录｡
‫理想情况下, 它们应该是这样的, 所有的数据都在那里｡
‫但实际上, 当你得到一个新的数据集时, 有时它会有一些漏洞, 对吗？
‫有人没有正确跟踪所有内容｡
‫这就是生活｡
‫你并不总是完美的｡
‫所以我们要去｡
‫你还记得如何导入CSV文件吗？
‫我已经导出了这一个, 所以我们得到了一个点读csv支付, 我们要做标签汽车完成汽车销售,
‫丢失数据csv｡
‫这是要做的是保存汽车销售, 失踪的CSV和导入它作为一个熊猫数据帧｡
‫所以它要做的就是把它变成一个数据帧｡
‫转变成｡
‫现在, 这是PANDAS描述缺失数据和nan的n的方式｡
‫这基本上就是说, 嘿, 我在这里没有价值｡
‫不是数字之类的｡
‫事实上, 不要｡
‫我不太清楚南代表什么, 但我只知道这意味着这里没有价值｡
‫好吧, 如果你想用一些东西来填充这些缺失的值呢？
‫比如说, 我们想填充里程表, 所以我们访问它｡
‫有个函数叫fill a, 它会填充这些nan值, 你可以传递一个值,
‫它会填充这些值.
‫所以, 也许我们想用里程表其余部分的平均值来填充里程表列, 这实际上并不是一个很好的做法｡
‫不过, 为了演示一下, 我们还是这么做吧｡
‫别小气｡
‫所以这是什么意思｡
‫不, 我们要失踪, 因为这是我们的失踪, 失踪, 失踪｡
‫我们走吧｡
‫这是说, 抓住Carsales缺失里程表列这一个, 并填写一个填写缺失的值与汽车销售,
‫缺失里程表列, 主要值｡
‫所以这里确实存在的值, 我们要取平均值并填充它｡
‫让我们快速了解一下这是什么｡
‫汽车销售看起来缺少里程表｡
‫别小气｡
‫因此, 如果我们正确地执行此操作, 则应使用此值填充它们｡
‫我们去那里吧｡
‫真漂亮｡
‫现在我们得到了所有缺失的值｡
‫第三个下来的是现在挤满了汽车销售｡
‫里程表平均值缺失｡
‫我们找到了一些罕见的失踪者｡
‫现在, 我们来看一下数据框架, 这是您将要进行的练习, 对吗？
‫您将在此处进行操作, 然后始终查看数据框｡
‫你可以画头, 但因为它很小, 我们要看整个｡
‫哦, 我的天
‫这里发生了什么｡
‫还有越南
‫这是一个问题｡
‫这就是我之前提到的｡
‫我们可以利用的价值｡
‫让我们来看看它的实际效果｡
‫所以我们可以重新分配｡
‫通过汽车销售｡
‫里程表缺失｡
‫也是｡
‫然后重新赋值给这样的东西｡
‫但我们要做的是查看in-place参数｡
‫所以你能明白我的意思｡
‫所以我们要把它去掉｡
‫我们将复制这行代码, 这样就不必重新键入它｡
‫但是请记住, 您应该经常练习重新键入代码, 以便习惯它｡
‫这个填充函数有一个参数, 很多熊猫函数都有这个参数, 默认情况下等于false, 但我们希望是true｡
‫实际上, 现在正是查看文档的好时机｡
‫是这样｡
‫所以我们不知道这个｡
‫填写函数｡
‫你会怎么做才能弄明白呢？
‫也许我们可以去谷歌搜索熊猫｡
‫如何在列中填充缺少的数据｡
‫处理缺失数据｡
‫是的, 这是您非常熟悉的PANDAS文档｡
‫当您第一次开始查看此文档时, 看到这些内容可能会有点不知所措, 因为其中涉及的内容很多｡
‫请记住, 这份文件是关于熊猫能做的每一件事的｡
‫所以要花点时间｡
‫如果我们在这里找, 也许我们想找菲尔.
‫填充缺少的值｡
‫我们走吧｡
‫菲尔, 在一个现在经常它附带让我为你放大一个小超链接到确切的功能｡
‫Phil和我可以用几种方法用非NA数据填充任何值｡
‫好极了｡
‫然后在这里给予几个例子｡
‫我们将在函数中单击填充, 看看会发生什么｡
‫所以我们在a中填充了DataFrame, 这就是我们目前所得到的｡
‫DataFrame或Domino, 因为我们只需要里程表列, 而不是为等于none的值填充黄色标记｡
‫因此, 默认情况下, 该值等于none｡
‫但它可以采用几个不同的值｡
‫在我们的例子中, 我们的值是里程表列的主要值｡
‫我们会回来的｡
‫我们可以看到这个小的原地参数｡
‫它还有其他一些, 但我们现在不打算讨论它们｡
‫于是在原地蛮牛默认了｡
‫假的｡
‫如属实, 请填写到位｡
‫请注意, 这将修改此对象上的任何其他视图, 例如 g.计算 数据帧中的列的无复制切片｡
‫所以如果我们将set in place设为true, 就意味着填充｡
‫我们来看看｡
‫到位等于真｡
‫在此之前, 我们将最后看一下数据框的外观｡
‫仍然缺少值｡
‫让我们看看会发生什么｡
‫菲尔和我在的地方等于真的｡
‫现在就去
‫让我们再看看｡
‫失踪了｡
‫啊, 好了｡
‫因此, 我们已经填充了值, 而没有重新分配｡
‫所以没有打字的汽车销售, 少了里程表｡
‫我也不想
‫他这么说｡
‫所以这只是一件需要记住的事情｡
‫你可以一直这样做｡
‫还记得我说过熊猫有多种不同的方法来做同一件事吗？
‫重新赋值的一种方法是通过在开始时将精确的值放在replace上, 或者将函数的in-place参数设置为true来重新赋值｡
‫因此, 这实际上取决于您的工作流程如何进行｡
‫就我个人而言, 我不是一个球迷的地方｡
‫我喜欢在默认情况下保留它, 然后在开始时重新分配值｡
‫在我们休息一下之前, 让我们再看一件事, 因为这节课有点长了｡
‫如果我们想删除这些缺失的值, 比如说, 我们很乐意填充里程表列｡
‫但是每隔一行, 如果有缺失值, 我们就忽略它们,
‫因为缺失值对我们的数据分析没有帮助｡
‫事实上, 他们可能会｡
‫但我们只想看看我们如何摆脱他们｡
‫汽车销售失踪｡
‫这里有一个函数, 叫做drop, 现在我们可以看看运行这个函数会发生什么｡
‫如果我们在这里输入汽车销售缺失, 我们的数据帧会是什么样子？
‫哦, 它没有再次发生｡
‫记住, 我们刚刚讨论过这个｡
‫你觉得我们能做些什么来解决这个问题？
‫所以我们可能会做汽车销售下降在一个地方脚踝真的｡
‫哦, 嘿｡
‫切换到, 我们将查看数据框｡
‫汽车销售失踪｡
‫真漂亮｡
‫现在, 你认为可能没有到位的价值是什么？
‫这倒是真的｡
‫现在我们的汽车销售缺失数据框总是要回归的｡
‫将删除那些缺少值的行｡
‫如果我们想重新访问它们呢？
‫我们必须将C作为V重新导入｡
‫也许我们可以这么做｡
‫等同于警察突击搜查和汽车销售失踪｡
‫所以我们要重置数据框｡
‫我们来看看｡
‫这一个会有缺失值｡
‫因此, 我们可以创建一个新的数据帧, 即汽车销售量丢失, 丢弃等于汽车销售量丢失, 点丢弃n, 到位等于真｡
‫它将返回一个缺失的汽车销售数据帧的副本, 但其中的值被删除｡
‫哦, 我说到位就等于真到位｡
‫我们得重播一遍｡
‫不, 没关系｡
‫所以有时候你会犯错误｡
‫我们要去下降, 我们去那里｡
‫汽车销售失踪, 下降｡
‫真漂亮｡
‫因此, 它将是相同的数据帧, 但删除了缺失的值｡
‫然后我们可能会做的是汽车销售失踪｡
‫已删除｡
‫将此保存为CSV格式｡
‫Carsales丢失了已删除的csv｡
‫这样我们就可以｡
‫如果我们确实想访问缺失值的行, 我们可以从我们的汽车销售缺失数据框这里｡
‫或者, 如果我们想处理数据框, 丢弃缺失值, 我们可以从这个数据框｡
‫这就是在适当位置使用和不适当位置使用之间的重要区别｡
‫好吧, 我会的
‫在本课中, 我们已经讨论了足够多的数据操作｡
‫所以休息一下吧｡
‫修改我们已经讨论过的几个功能, 进行一次到位与未到位的试验｡
‫下一个视频里见｡