‫Welkom terug.
‫Bij de laatste verkiezingen hebben we gekeken naar een paar verschillende manieren om gegevens te manipuleren, met name ontbrekende gegevens.
‫We hebben emplace bekeken.
‫U wilt dus een bewerking uitvoeren op panda's-gegevensframes op hun plaats.
‫U kunt de emplace-parameter op true instellen.
‫Of u kunt het opnieuw toewijzen door te gebruiken.
‫We hebben geen herplaatsingsvoorbeeld.
‫Nou, je kunt een nieuwe toewijzing doen door het te sturen om iets te evenaren.
‫Nu we genoeg hebben van het werken met ontbrekende data, hoe maken we data van bestaande data?
‫Welnu, PANDAS heeft een paar verschillende manieren waarop u gegevens kunt maken, zoals het bouwen van een nieuwe kolom.
‫Laten we een paar verschillende manieren bekijken.
‫Laten we beginnen met een reeks, misschien algemeenheid, eerste kolom uit de reeks.
‫We zullen nu een serie maken met de naam Seats Column Equals Payday Series, en misschien zullen in die serie een paar cijfers van vijf worden
‫geplaatst omdat een paar van onze auto's vijf stoelen hebben of eigenlijk al onze auto's vijf stoelen hebben, maar dat gaan
‫we niet doen Vul het in.
‫Dus we hadden autoverkoopstoelen en de manier om een nieuwe kolom te maken komt hier binnen.
‫Een nieuwe kolom genaamd Seat.
‫Onthoud dat ons gegevensframe voor autoverkopen degene is waarmee we hierboven werkten, dus we kunnen het hier bekijken.
‫Dus autoverkoop, nieuwe column.
‫Nu lijkt het erg op hoe u een kolom zou selecteren om een nieuwe kolom te maken.
‫Maar onthoud, we gaan eerst de code uitvoeren voordat we het bespreken.
‫Dus we gaan het gelijk stellen aan de Seats-kolom, de serie die we zojuist hebben gemaakt.
‫En nu willen we onze autoverkoopgegevens bekijken.
‫Excellent.
‫Dus we zien wat dit wordt gedaan.
‫We hebben exact dezelfde kolommen als voorheen, maar deze keer hebben we stoelen aan de rechterkant.
‫Dus dat heeft een kolom aan de rechterkant gemaakt.
‫Wanneer u standaard een nieuwe kolom in Pender's maakt, verschijnt deze aan de rechterkant van uw
‫middenrif.
‫Maar we hebben hier wat ontbrekende waarden, hè?
‫Oké, dat komt omdat onze serie maar vijf bij vijf was.
‫Dus het is als vijf met de waarde vijf.
‫Ik raak in de war met al die vijven hier.
‫Dus dit is gewoon om te zeggen dat deze Toyota, mijn auto.
‫Vierhonderdduizend dollar omdat we die prijskolom niet hebben aangepast en er vijf stoelen zijn.
‫Maar hoe gaan we dit invullen?
‫En misschien kunnen we autoverkopen gebruiken met de stoelenkolom.
‫We zagen dit eerder in hun vorige video.
‫Vul een in.
‫En we willen er vijf.
‫Daar gaan we.
‫Alles wat we willen, zodat we het niet hoeven te doen, impliceert de echte verschuiving van Eagles.
‫En dan kijken we naar de autoverkopen.
‫Vergissing.
‫Daar gaan we.
‫Al onze auto's hebben vijf zitplaatsen, mooi, dat wisten we eigenlijk al.
‫Misschien hadden sommigen geen vijf stoelen.
‫Nu is er een andere manier om een kolom te maken, en dat is van een python, de lijst, die
‫vergelijkbaar is met een reekskolom van een lijst.
‫Typ van.
‫Dus je wilt misschien brandstofbesparing, dat is iets anders waar je rekening mee moet houden als je tegenwoordig een auto koopt, je wilt
‫er zeker van zijn dat je de beste waarde krijgt of de beste waar voor je geld.
‫Heb ik economie goed gespeld?
‫Nee.
‫Meng ze.
‫Daar gaan we.
‫We willen misschien zeven komma vijf liter per 100 kilometer.
‫Negen punten tot 5. 0.
‫Negen punt zes, wat deze getallen hier maakt.
‫Daar gaan we.
‫Het is ook ongeveer vijf lang.
‫Slechts één auto verkocht.
‫Hoe moeten we deze kolom noemen?
‫Brandstof per 100K. M. Dat is leuk en gemakkelijk te onthouden,
‫Ecoles, we gaan het gelijk stellen aan ons brandstofverbruiklijstverbruik en dan gaan we het hier bekijken.
‫Waardefout, hmm?
‫Wat krijgen we fout, lengte van waarde komt niet overeen met lengte van index.
‫Oh, dus dat is een interessante fout.
‫Dus misschien hebben we hier meer waarden nodig.
‫Laten we het blijven vullen.
‫Acht komma zeven drie punten.
‫Dit is echt een zuinige auto.
‫Kijken wat er gebeurt.
‫Nog steeds niet hetzelfde.
‫Wat hebben we nodig?
‫Nul.
‫Een, twee, drie, vier, vijf, zes, zeven, acht.
‫Marmol zou 4 moeten doen. 5.
‫Daar gaan we.
‫Dus als je het van een lijst wilt maken, deed dat dan expres.
‫Knipoog, knipoog.
‫Het moet dezelfde lengte hebben als uw bestaande dataframe, terwijl een reeks dat kan zijn.
‫Ander soort lengte dan uw dataframe al is.
‫Dus we hadden hier negen of tien waarden nodig omdat het bij nul begint, omdat ons oorspronkelijke gegevensframe voor autoverkoop
‫een lengte van 10 had.
‫Oké, laten we nog eens kijken waarom we een kolom willen maken van een
‫andere kolom, zodat als ze willen weten hoeveel brandstof deze auto heeft, hij tijdens zijn leven wordt gebruikt.
‫Dus als dit per 100 kilometer is.
‫Hij heeft honderdvijftigduizend kilometer gereden, misschien als we de kilometerteller door honderd keer delen door deze
‫kolom, zouden we kunnen berekenen hoeveel liter brandstof deze auto in zijn hele leven
‫verbruikt.
‫Laten we dat eens proberen.
‫Dus als we autoverkopen gaan doen, wat is dan een goede naam?
‫Totale verbruikte brandstof is gelijk aan autoverkopen.
‫We willen de kilometerteller, Hollum autoverkopen, kilometerteller.
‫Misschien drukken we op tab tab autocomplete complete en willen we dit delen door honderd omdat dit brandstof per
‫100 kilometer is.
‫En dus konden we dat meten met autoverkopen.
‫We zullen het brandstofverbruik niet voelen.
‫Per tab, nee, ik drukte op tab om brandstof per 100 km te krijgen.
‫Wat denk je dat dit gaat doen?
‫Dit gaat een nieuwe kolom maken omdat deze string niet bestaat in ons dataframe en het
‫gaat de kilometertellerkolom nemen, een ander mooi ding over de numerieke kolommen van
‫Pendas is dat je er direct bewerkingen op kunt uitvoeren en dan gaat het delen de kilometerteller honderd keer
‫zo ver.
‫De brandstof per 100 km kolom, eens kijken wat er gebeurt.
‫Wij willen u onze gegevens van.
‫Mooi.
‫Dit wordt dus het totale brandstofverbruik in liters, of misschien hadden we dat beter kunnen weten als we deze nieuwe kolom zouden maken
‫door liters in te typen.
‫Nou, het gaat een nieuwe kolom maken.
‫Totaal verbruikte brandstof L..
‫Hm, dat klopt.
‫Dat vinden we voorlopig niet erg.
‫Dus elfduizend tweehonderddrieënvijftig dames, als je die ene man zou doen, zou dat behoorlijk duur zijn, afhankelijk
‫van de brandstofprijs waar je woont.
‫Oké, nu is er nog een gemakkelijke manier om een kolom te maken. We kunnen dit doen door een kolom te maken van een enkele
‫waarde.
‫Laten we dat doen.
‫Autoverkoop, misschien willen we een simpele, het aantal wielen is gelijk aan vier, want als je auto geen vier wielen had, zou je
‫waarschijnlijk niet kunnen rijden.
‫Nu kunt u beginnen te zien hoe ons dataframe in de loop van de tijd kan evolueren.
‫We hebben een paar dingen gemanipuleerd.
‫Misschien zijn sommige van deze kolommen op de lange termijn niet erg nuttig, maar het is slechts een voorbeeld van
‫hoe u panda's snel kunt gebruiken om uw dataframe te wijzigen.
‫We hebben de prijskolom aangepast met de merkkolom verlaagd.
‫We hebben een aantal van onze eigen kolommen toegevoegd, een stap die u neemt in een gegevensomvang of machine learning-project.
‫Rechts.
‫Misschien voegen we nog een kolom toe.
‫We willen weten of onze auto's de verkeersveiligheid passeren en standaard is dit gelijk aan waar.
‫Dit is slechts om een ander voorbeeld te geven van verschillende soorten kolommen soms.
‫Dus ja, daar gaan we.
‫We hebben nu een grote kolom aan het einde.
‫Dus stier, waar of niet waar?
‫We hebben een paar evenementen.
‫We hebben een paar drijvers, we hebben een aantal objectkolommen.
‫Waar.
‫Zo veelzijdig zijn panda's dus.
‫Rechts.
‫U kunt veel verschillende gegevenstypen gebruiken met in.
‫En wat als we nu een van onze kolommen zoals deze willen verwijderen, omdat de L bovenaan staat,
‫en dat is minder verwarrend dan dit, we weten niet in welke maat dat is.
‫U kunt de functie drop gebruiken.
‫Dus we gaan vier drop-kolommen laten vallen.
‫Dus we gaan voor het totale brandstofverbruik, dat is onze algemene naam, en dan moeten we het laten vallen
‫vereist de parameter-as, dus toegang is gelijk aan één.
‫Als u zich de anatomie van ons dataframe herinnert, laten we eens kijken of we het hier hebben.
‫Dat komt omdat kolommen op de as gelijk zijn aan één.
‫Weet je nog dat ik zei dat sommige functies toegang nodig hebben?
‫Het kostte me een tijdje om dit te onthouden, maar dat is wat je moet onthouden, als je het over
‫een kolom hebt, heb je het over As één.
‫Laten we dat mooie autoverkopen laten vallen.
‫Dat heeft het nog steeds.
‫We vergeten steeds.
‫Ik zal dit punt nog eens benadrukken.
‫We moeten ofwel opnieuw toewijzen of de in-place methode gebruiken.
‫Dus we wijzen onze autoverkoopgegevens vanaf hier opnieuw toe, laat de autoverkoop nu vallen.
‫We hebben het laten vallen.
‫Mooi.
‫Waar zal die data frame?
‫Dat is geweldig.
‫Oke.
‫We hebben dus gezien hoe we hier een paar verschillende kolommen kunnen maken.
‫We hebben gezien hoe we een kolom kunnen verwijderen als we die niet willen.
‫Er zijn nog een paar dingen die we willen doen om onze dataframes te manipuleren.
‫Maar voordat deze lezing weer te lang wordt, ga terug.
‫Ik wil dat u, als u een kleine pauze neemt, een kleine pauze neemt.
‫Maar probeer anders voor de volgende verkiezingen een eigen column te maken.
‫Iets kan zo eenvoudig zijn als je wilt, maar oefen gewoon wat code zoals deze uit te typen.
‫Misschien wel.
‫Een kleine handeling kan zo luxe of ondeugend zijn als je wilt, maar oefen gewoon met het maken van je eigen
‫Neukom en ik zie je terug in de volgende video.