‫A estas alturas, probablemente estés pensando, Dios mío, hay tanto que recordar y no voy a
‫mentir, sentí lo mismo cuando empecé.
‫Revisé información sobre panners y me di cuenta de que, por Dios, la hay.
‫Bueno, en realidad no dije que Goodness dijo una palabra diferente allí.
‫Probablemente puedas imaginar qué palabra.
‫Y dije, hay tanto aquí, ¿cómo voy a recordar todas estas funciones de mi corazón?
‫Y el punto aquí es recordar que no es necesario que se sepa todo esto de memoria.
‫La única razón por la que puedo hacer esto sobre la marcha es porque he tenido un poco de práctica.
‫Me olvido de probar siempre el código tú mismo.
‫Puedes buscarlo, encontrar cosas como esta.
‫Esto es parte de la investigación de ser un científico de datos, parte de ser un ingeniero de aprendizaje automático
‫es aprender a hacer diferentes preguntas.
‫Piense en cómo puedo hacer esto con los datos y luego tratar de averiguarlo.
‫Habiendo dicho eso, echemos un vistazo en la próxima pequeña sección aquí sobre cómo manipular datos con
‫Panis.
‫Así que pon otro pequeño encabezado como lo hemos estado haciendo o quizás manipulando datos que parecen
‫ser un mejor escape y presionar más rebajas porque nos mantenemos comunicativos.
‫Excelente.
‫Y ahora, nuevamente, lo hermoso de los pandas es que si puedes pensar en ello, probablemente puedas
‫hacerlo.
‫Entonces, lo primero que veremos es manipular datos son algunos métodos de cadena.
‫Entonces Python tiene un montón de métodos de cadena diferentes como Loha.
‫¿Qué crees que hará esto si vamos a vender autos, hacemos que el punto de cadena de Dortch sea más bajo?
‫Digamos shift y enter, bueno, ha bajado la cadena porque su tipo de datos es un objeto y de acuerdo con los panorámicos, pero en
‫realidad también es una cadena de Python.
‫Entonces, cualquier cosa que pueda hacer en cadenas en Python, puede hacer en columnas de cadenas, expansores, realiza un montón de
‫funciones diferentes allí.
‫Pero recuerde que puede acceder al valor de cadena de una columna haciendo cadena.
‫Hicimos eso arriba en la columna de precios.
‫Lo convertimos de una cadena a un número entero.
‫Ahora, si echamos un vistazo a nuestro marco de datos de ventas de automóviles nuevamente.
‫Lo que son, no lo hicimos, simplemente bajamos esta cuerda.
‫Pero en realidad no salvó, ahora es un concepto importante para recordar, es lo que Pendas requiere si
‫quieres cambiar la economía, requiere reasignar esa columna.
‫Eso significa que queremos establecer las ventas de automóviles, hacer que las ventas de automóviles sean iguales, hacer que yo quiera hacer cadenas.
‫No bajes.
‫Aquí vamos.
‫Las ventas de coches reducen la fuerza del perro amarillo.
‫Ahora, lo que esto hará es reasignar las ventas de automóviles, hacer que Collum sea una gran fortaleza.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Aquí vamos.
‫La cadena se ha reducido, por lo que ahora todas las letras aquí están en minúsculas, probablemente se encontrará con esto algunas
‫veces cuando esté trabajando en diferentes marcos de datos.
‫¿Es este el concepto de reasignación?
‫Lo que tienen algunas funciones es que para evitar que tengas que ir, esta columna vuelve a ser igual a esta columna.
‫Algún tipo de función es que algunas funciones tienen un parámetro llamado en su lugar.
‫Veremos ese parámetro in situ junto con algunos datos faltantes.
‫Es posible que esté diciendo, oye, nuestro marco de datos de ventas de automóviles no tiene ningún dato faltante, pero en la práctica, en el
‫mundo real y cuando obtiene conjuntos de datos reales, he inventado este, así que escribí esto en aquí.
‫Los conjuntos de datos reales a menudo contienen datos faltantes.
‫Por lo tanto, a menudo se ven así porque es posible que alguien realice un seguimiento en algunos registros.
‫Idealmente, se verían así, todos los datos allí.
‫Pero en realidad, cuando obtienes un nuevo conjunto de datos, a veces tiene algunos agujeros.
‫Alguien no ha rastreado todo correctamente, y así es la vida.
‫No siempre obtienes la perfección.
‫Así que vamos a hacerlo.
‫¿Recuerdas cómo importar un archivo CSV?
‫Ya exporté este, así que vamos.
‫Por favor, no lea CSFI.
‫Vamos a hacer el autocompletado de pestañas, ventas de autos, datos faltantes, punto, CSFI.
‫Lo que esto va a hacer es salvar las ventas de automóviles, falta CCSVI y es importante como marco de datos de un panda.
‫Así que lo que va a hacer es convertir esto en un marco de datos.
‫Cambiar a.
‫Ahora, así es como PANDAS describe los datos faltantes y la necesidad de Nairne que básicamente dice, oye, no tengo
‫ningún valor aquí, ni un número o algo así hecho.
‫No estoy del todo seguro de lo que representa Nande, pero todo lo que sé es que simplemente significa que no hay valor aquí.
‫Muy bien, ¿qué pasa si quisieras llenar estos valores faltantes con algo? Por ejemplo,
‫queremos llenar el odómetro, así que estamos accediendo a eso.
‫Hay una función llamada Fill Felina, que es llenar estos y valores y puede pasar, completar
‫y decir algún tipo de valor y completará estos valores.
‫Entonces, tal vez queramos llenar la columna del odómetro con la media del resto de los odómetros, lo que en realidad
‫no es una muy buena práctica.
‫Pero solo por el bien de la demostración, tal vez hagamos eso.
‫No me refiero.
‫Entonces, ¿qué está diciendo esto?
‫Oh, no, queremos perdernos porque esto es lo que nos falta, lo que falta, lo que falta.
‫Aquí vamos.
‫Lo que esto está diciendo es tomar las ventas de automóviles, la columna del odómetro que falta, y completar, completar
‫los valores faltantes con las ventas de automóviles, las columnas del odómetro que faltan, el valor principal.
‫Entonces, los valores que realmente existen allí, vamos a obtener el principal y completarlo.
‫Veamos rápidamente qué es eso.
‫Cómo las ventas del odómetro faltante.
‫No me refiero.
‫Entonces, si hacemos esto correctamente, deberíamos completarlos con este valor.
‫Vamos.
‫Son hermosos.
‫Tenemos todos esos valores perdidos.
‫El tercero ahora está lleno con las ventas de automóviles, falta el valor principal del odómetro.
‫Tenemos algunas reincidencias, deseables, las que faltan.
‫Entonces, si echamos un vistazo al marco de datos y esta es una práctica por la que pasará, ¿verdad?
‫Hará manipulaciones aquí y luego verá constantemente los marcos de datos.
‫Puede que le guste la cabeza, pero como es pequeño, lo veremos todo.
‫Oh.
‫Lo que pasó aquí sigue siendo Inam.
‫Esto es un problema, ¿verdad?
‫Esto es lo que estaba mencionando antes, ese valor posicional que podemos usar.
‫Así que veámoslo en acción para que podamos hacer una reasignación.
‫Al ir a la venta de autos, falta el odómetro.
‫Él llama a eso y luego reasigna los valores a algo así, pero lo que haremos, miraremos el perímetro en
‫el lugar para que pueda ver lo que quiero decir.
‫Así que nos desharemos de eso.
‫Vamos a copiar esta línea de código para no tener que volver a escribirla.
‫Pero recuerde, siempre debe practicar la reescritura del código para que se acostumbre a él.
‫Ahora, este Filani como parámetro y muchas funciones de Panda lo tienen en su lugar.
‫ECLSS, es falso por defecto.
‫En realidad, queremos que este sea un buen momento para mirar la documentación.
‫Entonces.
‫Entonces no conocíamos esta función de Filani, ¿qué harías para resolver eso?
‫Tal vez vayamos a Google y nos volvamos pandas, ¿cómo llenar los datos faltantes en una columna?
‫Oh, trabajando con datos faltantes, sí, esta es la documentación de un panda. Familiarízate con mirarlos.
‫Cuando empiezas a ver esto, la documentación puede ser un poco abrumadora porque están sucediendo muchas
‫cosas.
‫Recuerde, esta documentación es para todo lo que pueden hacer los pandas.
‫Así que pasar por eso puede llevar un tiempo.
‫Y si miramos aquí, tal vez queramos buscar a Phil.
‫Phil, Phil, valores perdidos.
‫Ahí vamos, Phil y yo, ahora a menudo viene con un pequeño hipervínculo para acercarme a la función
‫exacta.
‫Phil y yo podemos completar cualquier valor sin datos de varias formas.
‫Excelente.
‫Y luego da algunos ejemplos aquí.
‫Haremos clic en la función Filani y veremos qué pasa.
‫Así que tenemos datos enmarcados por Filani, que es lo que tenemos hasta ahora.
‫El marco de datos es dominante porque solo queremos que la columna del odómetro no complete una marca amarilla para ese
‫valor es igual a ninguno.
‫Entonces, por defecto, el valor es ninguno, pero puede tomar algunos valores diferentes.
‫En nuestro caso, nuestro valor es el principal de la columna del odómetro que volverá.
‫Podemos ver este pequeño parámetro de emplazamiento.
‫Tiene algunos otros, pero no los cubriremos por ahora.
‫Por lo tanto, el toro en el lugar de forma predeterminada, falso si es cierto, se siente en el lugar.
‫Tenga en cuenta que esto modificará cualquier otra vista sobre este objeto e. gramo. un segmento sin copia para una columna en un marco de datos.
‫Entonces, si establecemos en lugar verdadero, significa completar en lugar.
‫Echemos un vistazo a lo que es igual a verdadero.
‫Antes de hacerlo, veremos por última vez cómo es nuestro querido amigo.
‫Aún faltan valores, así que veamos qué sucede.
‫Phil y yo en el lugar es igual a cierto.
‫Ahora echemos otro vistazo.
‫Desaparecido.
‫Ahí vamos, por lo que hemos llenado los valores sin reasignar, por lo que sin escribir ventas de automóviles, falta
‫el odómetro.
‫Cuentakilómetros.
‫Es igual a eso.
‫Así que eso es solo algo para recordar, siempre puedes hacerlo de esta manera.
‫¿Recuerdas que dije que Penders tiene varias formas diferentes de hacer lo mismo?
‫Una forma de reasignar valores es reasignarlos colocando el valor exacto que desea
‫reemplazar al principio o configurando el parámetro in situ de una función en TOURU.
‫Entonces eso realmente dependerá de cómo vaya su flujo de trabajo.
‫Personalmente, no soy fanático del Emplace.
‫Me gusta dejarlo por defecto y luego reasignar el valor al principio.
‫Echemos un vistazo a una cosa más antes de tomar un pequeño descanso.
‫Como esta conferencia se está volviendo un poco larga, es como si quisiéramos eliminar estos valores faltantes.
‫Entonces, digamos, por ejemplo, que estamos contentos de llenar la columna del odómetro, pero cada dos filas
‫que tienen valores perdidos, solo queremos ignorarlos porque los valores perdidos no nos ayudarán con nuestro análisis de datos.
‫En verdad, podrían, pero queremos ver cómo nos deshacemos de ellos.
‫Faltan ventas de coches.
‫Ahora, hay una función aquí llamada drop, y ahora podríamos ver qué sucede si simplemente ejecutamos eso.
‫Deja un hermoso ahora si escribimos aquí.
‫Faltan ventas de automóviles, ¿cómo es nuestro marco de datos?
‫Oh, no ha vuelto a pasar.
‫Acabamos de cubrir esto.
‫¿Qué crees que podemos hacer para arreglar esto?
‫Entonces, podría hacer que las ventas de automóviles cayeran en I en lugar igual a cierto.
‫Cambie a y echaremos un vistazo a nuestro marco de datos, faltan ventas de automóviles.
‫Hermosa.
‫Ahora, ¿cuál crees que sea el valor de tal vez no poner en marcha Asri ahora que nuestro marco de datos
‫faltante de ventas de automóviles siempre regresará?
‫Aquellas filas con valor perdido se eliminarán.
‫¿Y si quisiéramos acceder a ellos?
‫Tendríamos que volver a importar este año.
‫Así que quizás hagamos eso.
‫Eagles ', por favor, no lea las ventas de automóviles de CSFI que faltan.
‫Así que reiniciaremos nuestro marco de datos.
‫Lo echaremos un vistazo.
‫Este tendrá valores perdidos.
‫Entonces, tal vez creamos un nuevo marco de datos, faltan ventas de automóviles, caídas es igual a ventas de automóviles faltantes, caída de puntos
‫en un lugar es igual a verdadero.
‫Entonces, lo que hará es devolver una copia de nuestras ventas de automóviles, sin el marco de datos que tiene valores eliminados.
‫Um, oh, dije en su lugar es igual a cierto.
‫Tenemos que volver a ejecutar esto.
‫Eso es un.
‫Entonces, a veces comete errores aquí.
‫Vamos a caer y yo.
‫Aquí vamos.
‫Las ventas de coches perdieron, cayeron.
‫Hermosa.
‫Entonces, será el mismo marco de datos pero eliminó los valores faltantes.
‫Y luego, lo que podríamos hacer es que falten las ventas de automóviles, guardar esto para ver ASV,
‫ya que las ventas de automóviles perdieron CSFI.
‫De esa manera, podemos, si quisiéramos acceder a las carreteras con valores perdidos, podemos hacerlo a partir de las ventas de
‫nuestros automóviles, enmarcar los datos que faltan aquí, o si quisiéramos manipular nuestro marco de datos con los valores perdidos eliminados, podemos hacerlo a
‫partir de este marco de datos. .
‫Así que esa es la distinción importante entre usar en el lugar o no usarlo.
‫De acuerdo, hemos cubierto lo suficiente de la manipulación de datos en esta lección por el momento,
‫así que tómese un pequeño descanso, revise las pocas funciones por las que hemos pasado, realice una prueba en lugar frente
‫a no en lugar.
‫Y te veo en el siguiente video.