‫Đến giờ chắc bạn đang nghĩ, trời ơi, có quá nhiều thứ để nhớ và tôi sẽ không nói dối.
‫Tôi cũng cảm thấy như vậy khi mới bắt đầu.
‫Tôi đã xem qua một số thông tin về gấu trúc và nhận ra rằng, Chúa ơi, thật tốt, tôi đã không thực sự nói
‫lòng tốt.
‫Tôi đã nói một từ khác ở đó.
‫Bạn có thể hình dung từ gì.
‫Khi tôi nói, có rất nhiều thứ ở đây, làm thế nào tôi sẽ nhớ được tất cả những chức năng này của trái tim mình?
‫Và điểm mấu chốt ở đây là hãy nhớ rằng bạn không nhất thiết phải biết tất cả những điều này một cách thuộc lòng.
‫Lý do duy nhất tôi có thể làm điều này một cách nhanh chóng là vì tôi đã có một chút luyện tập.
‫Đừng quên luôn tự mình thử mã.
‫Bạn có thể tra cứu nó, tìm những thứ như thế này.
‫Đây là một phần của phần nghiên cứu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, một phần của việc trở thành một kỹ sư học máy
‫là học cách đặt các câu hỏi khác nhau.
‫Hãy suy nghĩ về cách tôi có thể làm điều này với dữ liệu?
‫Và sau đó cố gắng tìm ra.
‫Với điều đó đã được nói, chúng ta hãy xem trong phần nhỏ tiếp theo ở đây về cách thao tác dữ liệu
‫với gấu trúc.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đặt một tiêu đề nhỏ khác giống như chúng tôi đã làm, có thể thao tác dữ liệu nghe có
‫vẻ tốt hơn một chút trong trò chơi này và nhấn m để đánh dấu vì chúng tôi đang giữ giao tiếp.
‫Xuất sắc.
‫Và bây giờ một lần nữa, điều tuyệt vời về gấu trúc là nếu bạn có thể nghĩ ra nó, bạn có thể sẽ làm
‫được.
‫Vì vậy, điều đầu tiên chúng ta sẽ thấy là thao tác dữ liệu là một số phương thức chuỗi.
‫Vì vậy, Python có một loạt các phương thức chuỗi khác nhau như low.
‫Bạn nghĩ điều này sẽ làm gì nếu chúng ta đi lâu đài làm cho dấu chấm chuỗi chấm thấp hơn?
‫Hãy xem nào.
‫Shift và nhập.
‫Vâng, nó đã hạ thấp chuỗi vì kiểu dữ liệu của nó là một đối tượng, theo gấu trúc, nhưng nó thực sự
‫cũng là một chuỗi python.
‫Vì vậy, bất cứ điều gì bạn có thể làm trên chuỗi trong Python, bạn có thể làm trên cột chuỗi trong gấu trúc.
‫Có một loạt các hàm khác nhau ở đó, nhưng chúng tôi sẽ chỉ nhớ rằng bạn có thể truy cập giá
‫trị chuỗi của một cột bằng cách thực hiện chuỗi dấu chấm.
‫Chúng tôi đã làm điều đó ở trên trong cột giá.
‫Chúng tôi đã chuyển đổi nó từ một chuỗi thành một số nguyên.
‫Bây giờ nếu chúng ta xem lại khung dữ liệu bán xe của mình.
‫Những gì họ.
‫Chúng tôi đã không.
‫Chúng tôi chỉ hạ thấp chuỗi.
‫Nhưng nó không thực sự cứu được.
‫Bây giờ, đây là một khái niệm quan trọng cần nhớ.
‫Pandas yêu cầu nếu bạn muốn thay đổi một cột, nó yêu cầu gán lại cột đó.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là chúng tôi muốn đặt doanh số bán ô tô.
‫Làm cho doanh số bán xe bằng nhau khiến chúng ta muốn không thu hẹp, không thấp hơn.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Bán ô tô thực hiện?
‫Chuẩn rồi.
‫Đừng co lại thấp hơn.
‫Bây giờ, điều này sẽ làm là nó sẽ chỉ định lại doanh số bán xe, biến cột thành một chuỗi tải.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chuỗi đã được hạ xuống.
‫Vì vậy, bây giờ tất cả các chữ cái ở đây là chữ thường.
‫Có thể bạn sẽ gặp điều này một vài lần khi bạn đang làm việc trên các khung dữ liệu khác nhau.
‫Đây có phải là khái niệm phân công lại không, một số chức năng có chức năng gì giúp bạn đỡ phải đi
‫cột này bằng cột này.
‫Một lần nữa, một số loại hàm là một số hàm có một tham số được gọi tại chỗ.
‫Chúng tôi sẽ xem xét thông số tại chỗ cùng với một số dữ liệu bị thiếu.
‫Nhưng bạn có thể nói, này, khung dữ liệu bán xe của chúng tôi không có bất kỳ dữ liệu nào bị thiếu, nhưng trên thực tế, trong thế giới thực và khi bạn
‫nhận được các tập dữ liệu thực, tôi đã tạo ra một dữ liệu này, phải không?
‫Vì vậy, tôi đã nhập cái này vào đây.
‫Tập dữ liệu thực thường chứa dữ liệu bị thiếu, vì vậy chúng thường trông như thế này vì bạn có thể có ai đó theo dõi một
‫số bản ghi.
‫Lý tưởng nhất là chúng trông như thế này, tất cả dữ liệu ở đó.
‫Nhưng trong thực tế, khi bạn nhận được một tập dữ liệu mới, đôi khi nó có một vài lỗ hổng trong đó, phải không?
‫Ai đó đã không theo dõi mọi thứ một cách chính xác.
‫Và đó chỉ là cuộc sống.
‫Không phải lúc nào bạn cũng có được sự hoàn hảo.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ.
‫Bạn có nhớ cách nhập tệp CSV.
‫Tôi đã xuất cái này rồi nên chúng tôi sẽ được trả tiền một chấm đọc csv và chúng tôi sẽ làm tab bán ô tô
‫tự động hoàn thành, thiếu dữ liệu csv.
‫Điều này sẽ làm là lưu doanh số bán xe, CSV bị thiếu và nhập nó dưới dạng khung dữ liệu gấu trúc.
‫Vì vậy, tất cả những gì cần làm là đưa nó trở thành một khung dữ liệu.
‫Chuyển vào.
‫Bây giờ, đây là cách PANDAS mô tả dữ liệu bị thiếu và n cho nan.
‫Về cơ bản đó chỉ là nói, này, tôi không có giá trị gì ở đây.
‫Không phải là một con số hoặc một cái gì đó tương tự.
‫Thực ra, đừng.
‫Không hoàn toàn chắc chắn Nan là viết tắt của gì, nhưng tất cả những gì tôi biết là nó chỉ có nghĩa là không có giá trị gì ở đây.
‫Được rồi, vậy nếu bạn muốn lấp đầy những giá trị còn thiếu này bằng một thứ gì đó?
‫Vì vậy, chẳng hạn, chúng tôi muốn điền vào đồng hồ đo đường, vì vậy chúng tôi đang truy cập vào đó.
‫Có một chức năng được gọi là fill a để điền các giá trị nan này và bạn có thể chuyển điền vào một loại giá trị nào
‫đó và nó sẽ lấp đầy các giá trị này.
‫Vì vậy, có thể chúng ta muốn điền vào cột đồng hồ đo đường bằng giá trị trung bình của phần còn lại của đồng hồ đo đường, điều này trên
‫thực tế không phải là một phương pháp hay.
‫Nhưng chỉ vì mục đích trình diễn, có lẽ chúng ta hãy làm điều đó.
‫Đừng có ý.
‫Vì vậy, những gì điều này đang nói.
‫À, không, chúng tôi muốn thiếu vì đây là thiếu, thiếu, thiếu của chúng tôi.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Điều này đang nói là lấy cột công tơ mét bị thiếu Carsales, cột này và điền vào các giá trị còn
‫thiếu với doanh số bán xe hơi, cột đồng hồ đo đường bị thiếu, giá trị chính.
‫Vì vậy, các giá trị thực sự tồn tại ở đó, chúng tôi sẽ lấy giá trị trung bình và lấp đầy nó.
‫Hãy nhanh chóng xem đó là gì.
‫Bán xe nhìn thiếu đồng hồ đo quãng đường.
‫Đừng có ý.
‫Vì vậy, nếu chúng ta làm điều này một cách chính xác, nên điền chúng với giá trị này.
‫Hãy đi đến đó.
‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ chúng tôi có tất cả những giá trị bị thiếu.
‫Cửa hàng thứ ba xuống hiện đã được lấp đầy bởi doanh số bán xe hơi.
‫Thiếu giá trị trung bình của đồng hồ đo đường.
‫Chúng tôi có một vài lần xuất hiện hiếm hoi ở đó trong số tất cả những lần bị mất tích.
‫Vì vậy, bây giờ nếu chúng ta xem xét khung dữ liệu và đây là một thực hành bạn sẽ trải qua, phải không?
‫Bạn sẽ thực hiện các thao tác ở đây và sau đó bạn sẽ xem khung dữ liệu một cách nhất quán.
‫Vì vậy, bạn có thể làm tốt, nhưng vì nó chỉ nhỏ, chúng ta sẽ xem xét toàn bộ sự việc.
‫Ồ.
‫Chuyện gì đã xảy ra ở đây.
‫Vẫn còn Nam.
‫Đây là một vấn đề.
‫Đây là những gì tôi đã đề cập trước đây.
‫Đó là giá trị tại chỗ mà chúng ta có thể sử dụng.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem nó trong hành động.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể thực hiện một sự chỉ định lại.
‫Bằng cách đi bán ô tô.
‫Thiếu đồng hồ đo đường.
‫Bằng đó.
‫Và sau đó gán lại các giá trị để trở thành một cái gì đó giống như vậy.
‫Nhưng những gì chúng ta sẽ làm sẽ xem xét thông số tại chỗ.
‫Vì vậy, bạn có thể thấy những gì tôi muốn nói.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ loại bỏ điều đó.
‫Chúng tôi sẽ sao chép dòng mã này để không phải nhập lại.
‫Nhưng hãy nhớ rằng, bạn nên thường xuyên thực hành gõ lại mã để bạn quen với nó.
‫Bây giờ điền vào a có một tham số và rất nhiều hàm pandas có điều này ở vị trí tương đương với nó sai theo mặc
‫định, nhưng chúng tôi muốn đúng.
‫Trên thực tế, đây là thời điểm tốt để xem tài liệu.
‫Vì thế.
‫Vì vậy, chúng tôi đã không biết điều này.
‫Điền vào một chức năng.
‫Bạn sẽ làm gì để tìm ra điều đó?
‫Vì vậy, có thể chúng ta truy cập Google và chúng ta sử dụng Gấu trúc.
‫Cách điền dữ liệu bị thiếu vào một cột.
‫Làm việc với dữ liệu bị thiếu.
‫Có, đây là tài liệu PANDAS mà bạn rất quen thuộc.
‫Nhìn vào những thứ này khi bạn lần đầu tiên bắt đầu xem tài liệu này có thể hơi choáng ngợp vì có
‫rất nhiều thứ đang diễn ra.
‫Hãy nhớ rằng, tài liệu này dành cho mọi việc mà gấu trúc có thể làm.
‫Vì vậy, việc vượt qua nó có thể mất một khoảng thời gian.
‫Chà, nếu chúng ta đang tìm kiếm ở đây, có lẽ chúng ta muốn tìm kiếm Phil.
‫Điền vào các giá trị còn thiếu.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Phil, bây giờ nó thường đi kèm với để tôi phóng to cho bạn một siêu liên kết nhỏ đến chức năng chính xác.
‫Phil và tôi có thể điền bất kỳ giá trị nào có dữ liệu không phải NA theo một vài cách.
‫Xuất sắc.
‫Và sau đó đưa ra một số ví dụ ở đây.
‫Chúng tôi sẽ nhấp vào điền vào một chức năng và xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Vì vậy, chúng tôi đã điền DataFrame vào một, đó là những gì chúng tôi đã có cho đến nay.
‫DataFrame hoặc Domino vì chúng tôi chỉ muốn cột đồng hồ đo đường, không điền vào dấu tích màu vàng cho giá trị đó
‫bằng không.
‫Vì vậy, theo mặc định giá trị bằng không.
‫Nhưng nó có thể có một vài giá trị khác nhau.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, giá trị của chúng tôi là giá trị chính của cột công tơ mét.
‫Chào mừng trở lại.
‫Chúng ta có thể thấy thông số này nhỏ tại chỗ.
‫Nó có một vài cái khác, nhưng chúng tôi sẽ không đề cập đến chúng bây giờ.
‫Vì vậy, tại chỗ tăng giá theo mặc định.
‫Sai.
‫Nếu đúng, hãy điền vào chỗ trống.
‫Lưu ý rằng điều này sẽ sửa đổi bất kỳ chế độ xem nào khác trên đối tượng này, e. g. một lát cắt không sao chép cho một cột trong khung dữ liệu.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đặt đúng vị trí, nó có nghĩa là điền vào đúng vị trí.
‫Chúng ta hãy có một cái nhìn.
‫Tại chỗ bằng true.
‫Trước khi thực hiện, chúng ta sẽ xem xét lần cuối xem khung dữ liệu của chúng ta trông như thế nào.
‫Vẫn còn thiếu các giá trị.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem những gì sẽ xảy ra.
‫Phil và tôi ở vị trí tương đương với sự thật.
‫Hiện nay.
‫Hãy có một cái nhìn khác.
‫Đi mất tích.
‫À, xong rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi đã điền các giá trị mà không cần chỉ định lại.
‫Vì vậy mà không cần đánh máy bán xe, thiếu đồng hồ đo đường.
‫Tôi không muốn.
‫Anh ấy gọi như vậy.
‫Vì vậy, đó chỉ là một điều cần nhớ.
‫Bạn luôn có thể làm theo cách này.
‫Hãy nhớ cách tôi đã nói Pandas có nhiều cách khác nhau để làm cùng một việc?
‫Một cách để gán lại các giá trị là gán lại chúng bằng cách đặt giá trị chính xác vào giá trị
‫thay thế ngay từ đầu hoặc bằng cách đặt tham số tại chỗ của một hàm thành true.
‫Vì vậy, điều đó sẽ thực sự phụ thuộc vào quy trình làm việc của bạn như thế nào.
‫Cá nhân tôi không phải là một fan hâm mộ của nó tại chỗ.
‫Tôi thích chỉ để nó theo mặc định và sau đó gán lại giá trị khi bắt đầu.
‫Chúng ta hãy xem xét một điều nữa trước khi chúng ta tạm nghỉ một chút vì bài giảng này
‫hơi dài.
‫Đó là nếu chúng tôi muốn loại bỏ các giá trị bị thiếu này, vì vậy, chẳng hạn như, chúng tôi hài lòng với việc điền vào cột đồng
‫hồ đo đường.
‫Nhưng mọi hàng khác có giá trị bị thiếu, chúng tôi chỉ muốn bỏ qua chúng vì các giá trị bị thiếu sẽ
‫không giúp chúng tôi phân tích dữ liệu.
‫Trong sự thật, họ có thể.
‫Nhưng chúng tôi muốn xem chúng tôi sẽ loại bỏ chúng như thế nào.
‫Ô tô bán hàng mất tích.
‫Bây giờ có một chức năng ở đây được gọi là drop và bây giờ chúng ta có thể thấy điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta chỉ chạy nó.
‫Thật tuyệt vời ngay bây giờ nếu chúng ta gõ thiếu doanh số bán xe ở đây, khung dữ liệu của chúng ta trông như thế nào?
‫Ồ, nó đã không xảy ra nữa.
‫Hãy nhớ rằng, chúng tôi vừa đề cập đến vấn đề này.
‫Bạn nghĩ chúng tôi có thể làm gì để khắc phục vấn đề này?
‫Vì vậy, chúng tôi có thể làm cho doanh số bán xe hơi giảm ở một nơi đúng với mắt cá chân.
‫Ồ, này.
‫Chuyển sang và chúng ta sẽ xem xét khung dữ liệu của mình.
‫Bán xe thiếu.
‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ, bạn nghĩ giá trị có thể không đặt đúng chỗ là gì?
‫Đúng.
‫Giờ đây, doanh số bán ô tô bị thiếu khung dữ liệu của chúng tôi sẽ luôn quay trở lại.
‫Những hàng có giá trị bị thiếu sẽ bị loại bỏ.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi muốn truy cập lại chúng?
‫Chúng tôi sẽ phải nhập lại C dưới dạng V.
‫Vì vậy, có lẽ chúng tôi làm điều đó.
‫Bằng PD đột kích sas v bán xe thiếu.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đặt lại khung dữ liệu của mình.
‫Chúng tôi sẽ xem xét nó.
‫Cái này sẽ thiếu giá trị.
‫Vì vậy, có thể chúng ta tạo một khung dữ liệu mới số lượng bán ô tô bị thiếu hụt bằng số lượng ô tô bán hàng thiếu dấu chấm thả n a
‫tại vị trí bằng đúng.
‫Vì vậy, điều này sẽ làm là nó trả về một bản sao của khung dữ liệu bán xe bị thiếu của chúng tôi, nhưng với các giá trị bị giảm.
‫Ồ, tôi đã nói đúng chỗ bằng sự thật.
‫Chúng tôi phải chạy lại cái này.
‫Không, không sao đâu.
‫Vì vậy, đôi khi bạn mắc sai lầm ở đây.
‫Chúng ta sẽ thả và tới đó.
‫Bán xe thiếu, giảm.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, nó sẽ là cùng một khung dữ liệu, nhưng đã bỏ các giá trị bị thiếu.
‫Và những gì chúng ta có thể làm là thiếu doanh số bán xe hơi.
‫Giảm.
‫Lưu nó vào CSV dưới dạng.
‫Carsales thiếu mất csv.
‫Bằng cách đó chúng ta có thể.
‫Nếu chúng tôi muốn truy cập vào các hàng có giá trị bị thiếu, chúng tôi có thể lấy khung dữ liệu bị thiếu từ doanh số bán ô tô của chúng
‫tôi ở đây.
‫Hoặc nếu chúng ta muốn thao tác khung dữ liệu của mình với các giá trị bị thiếu bị giảm xuống, chúng ta có thể từ khung dữ liệu này.
‫Vì vậy, đó là sự phân biệt quan trọng giữa việc sử dụng tại chỗ hoặc không sử dụng tại chỗ.
‫Được rồi.
‫Hiện tại, chúng ta đã trình bày đủ về thao tác xử lý dữ liệu trong bài học này.
‫Vì vậy, hãy nghỉ ngơi một chút.
‫Sửa đổi một số chức năng mà chúng tôi đã trải qua, dùng thử tại chỗ so với không tại
‫chỗ.
‫Và hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.