‫Willkommen zurück.
‫Bei der letzten Wahl haben wir uns verschiedene Möglichkeiten zur Manipulation von Daten angesehen, insbesondere fehlender Daten.
‫Wir haben uns emplace angesehen.
‫Sie möchten also eine Operation für Pandas-Datenrahmen an Ort und Stelle ausführen.
‫Sie können den Parameter emplace auf true setzen.
‫Oder Sie können es mithilfe von neu zuweisen.
‫Wir haben kein Beispiel für eine Neuzuweisung.
‫Nun, Sie können eine Neuzuweisung vornehmen, indem Sie sie an equaling senden.
‫Jetzt haben wir genug davon, mit fehlenden Daten zu arbeiten. Wie erstellen wir Daten aus vorhandenen Daten?
‫Nun, PANDAS bietet verschiedene Möglichkeiten zum Erstellen von Daten, z. B. das Erstellen einer neuen Spalte.
‫Schauen wir uns ein paar verschiedene Möglichkeiten an.
‫Beginnen wir mit einer Serie, vielleicht Commonness, der ersten Kolumne aus der Serie.
‫Jetzt wird eine Reihe namens Seats Column Equals Payday Series erstellt, und vielleicht werden in dieser Reihe ein paar Zahlen von fünf eingefügt,
‫weil einige unserer Autos fünf Sitze haben oder tatsächlich alle unsere Autos fünf Sitze haben, aber wir werden es
‫nicht tun Füll es aus.
‫Wir hatten also Autoverkaufssitze und der Weg, eine neue Kolumne zu machen, wird hier reinkommen.
‫Eine neue Spalte namens Seat.
‫Denken Sie daran, dass unser Datenrahmen für den Autoverkauf der ist, mit dem wir oben gearbeitet haben, damit wir ihn hier anzeigen können.
‫Also Autoverkauf, neue Kolumne.
‫Jetzt ist es sehr ähnlich, wie Sie eine Spalte auswählen würden, um eine neue Spalte zu erstellen.
‫Aber denken Sie daran, dass wir zuerst den Code ausführen werden, bevor wir ihn besprechen.
‫Also werden wir es gleich der Spalte "Sitze" setzen, das ist die Reihe, die wir gerade erstellt haben.
‫Und jetzt möchten wir unsere Autoverkaufsdaten anzeigen.
‫Exzellent.
‫Also sehen wir, was das gemacht wird.
‫Wir haben genau die gleichen Säulen wie zuvor, aber diesmal haben wir jetzt Plätze auf der rechten Seite.
‫Dadurch wird ganz rechts eine Spalte erstellt.
‫Wenn Sie in Pender's standardmäßig eine neue Spalte erstellen, wird sie ganz rechts in Ihrem Diaphragma
‫angezeigt.
‫Aber wir haben hier einige fehlende Werte, oder?
‫Okay, das liegt daran, dass unsere Serie nur fünf mal fünf war.
‫Es ist also wie fünf mit dem Wert fünf.
‫Ich verwechsele all diese Fünfer hier.
‫Das ist also nur dieser Toyota, mein Auto.
‫Vierhunderttausend Dollar, weil wir diese Preisspalte nicht festgelegt haben und sie fünf Sitze hat.
‫Aber wie würden wir das ausfüllen?
‫Und vielleicht können wir den Autoverkauf mit der Sitzspalte nutzen.
‫Wir haben dies bereits in ihrem vorherigen Video gesehen.
‫Füllen Sie a aus.
‫Und wir wollen fünf.
‫Na, bitte.
‫Alles, was wir wollen, ist vorhanden, damit wir nicht Eagles wahre Verschiebung implizieren müssen.
‫Und dann schauen wir uns den Autoverkauf an.
‫Fehler.
‫Na, bitte.
‫Alle unsere Autos haben fünf Sitze, schön, das wussten wir schon.
‫Nun, vielleicht hatten einige keine fünf Sitze.
‫Nun gibt es eine andere Möglichkeit, eine Spalte zu erstellen, und zwar aus einem Python, der Liste,
‫die einer Reihenspalte aus einer Liste ähnelt.
‫Geben Sie ein von.
‫Sie möchten also vielleicht Kraftstoff sparen, das ist etwas, was Sie heutzutage beim Autokauf beachten sollten, Sie
‫möchten sicherstellen, dass Sie das beste Preis-Leistungs-Verhältnis oder das beste Preis-Leistungs-Verhältnis erhalten.
‫Habe ich Wirtschaft richtig geschrieben?
‫Nein.
‫Mischen Sie sie.
‫Auf geht's.
‫Wir wollen vielleicht sieben Komma fünf Liter auf 100 Kilometer.
‫Neun Punkt zu 5. 0.
‫Neun Komma sechs, was diese Zahlen hier heraufbeschwört.
‫Na, bitte.
‫Es ist auch ungefähr fünf lang.
‫Nur ein Autoverkauf.
‫Wie sollen wir diese Kolumne nennen?
‫Kraftstoff pro 100 K. M. Das ist schön und leicht zu merken, Ecoles,
‫wir werden es so einstellen, dass es unserer Kraftstoffverbrauchsliste entspricht, und dann werden wir uns das hier ansehen.
‫Wertfehler, hm?
‫Was machen wir falsch, die Länge des Werts stimmt nicht mit der Länge des Index überein.
‫Oh, das ist also ein interessanter Fehler.
‫Vielleicht brauchen wir hier mehr Werte.
‫Lass uns weiter auffüllen.
‫Acht Komma sieben drei Punkte.
‫Dies ist ein wirklich kraftstoffsparendes Auto.
‫Schau was passiert.
‫Immer noch nicht das gleiche.
‫Was brauchen wir?
‫Null.
‫Eins, zwei, drei, vier, fünf, sechs, sieben, acht.
‫Marmol sollte 4 tun. 5.
‫Na, bitte.
‫Wenn Sie es also aus einer Liste erstellen möchten, haben Sie dies absichtlich getan.
‫Zwinker zwinker.
‫Es muss die gleiche Länge wie Ihr vorhandener Datenrahmen haben, während eine Serie dies sein kann.
‫Anders als Ihr Datenrahmen.
‫Wir brauchten hier also neun oder zehn Werte, weil es bei Null beginnt, weil unser ursprünglicher Autoverkaufsdatenrahmen
‫die Länge 10 hatte.
‫In Ordnung, schauen wir uns noch einmal an, warum was wäre, wenn wir eine Spalte aus einer
‫anderen Spalte erstellen wollten, damit sie herausfinden wollten, wie viel Kraftstoff dieses Auto hat, und es während seiner Lebensdauer verwendet wird.
‫Also wenn das pro 100 Kilometer ist.
‫Es hat hundertfünfzigtausend Kilometer zurückgelegt, vielleicht könnten wir, wenn wir die Kilometerzähler-Spalte durch das Hundertfache durch
‫diese Spalte teilen, herausfinden, wie viele Liter Kraftstoff dieses Auto in seinem gesamten Leben
‫verbraucht.
‫Probieren wir das aus.
‫Was ist ein guter Name, wenn es um Autoverkäufe geht?
‫Der gesamte verbrauchte Kraftstoff entspricht den Autoverkäufen.
‫Wir wollen den Kilometerzähler, Hollum Autoverkäufe, Kilometerzähler.
‫Vielleicht drücken wir den Tab Tab Autovervollständigung vollständig und möchten dies durch hundert teilen, da dies Kraftstoff pro
‫100 Kilometer ist.
‫Und so konnten wir das mal beim Autoverkauf machen.
‫Wir werden keine Tankanzeige spüren.
‫Per Tab, nein, ich habe Tab gedrückt, um Kraftstoff pro 100 km zu bekommen.
‫Nun, was denkst du wird das bewirken?
‫Dadurch wird eine neue Spalte erstellt, da diese Zeichenfolge
‫in unserem Datenrahmen nicht vorhanden ist und
‫die Kilometerzählerspalte benötigt die Kilometerzählerspalte um das Hundertfache und das Mal
‫um.
‫Der Sprit pro 100 km Spalte, mal sehen was passiert.
‫Wir möchten Ihnen unsere Daten von.
‫Wunderschönen.
‫Dies wird also der gesamte Kraftstoffverbrauch in Litern sein, oder vielleicht hätten wir das besser wissen können, wenn wir diese neue Spalte
‫erstellen, indem wir Liter eingeben.
‫Nun, es wird eine weitere Spalte erstellen.
‫Gesamtkraftstoffverbrauch L..
‫Hm, das stimmt.
‫Das stört uns vorerst nicht.
‫Also elftausendzweihundertdreiundfünfzig, meine Damen, wenn Sie diesen einen Typen machen würden, wäre das ziemlich teuer,
‫abhängig vom Kraftstoffpreis in Ihrem Wohnort.
‫In Ordnung, jetzt ist eine weitere einfache Möglichkeit, eine Spalte zu erstellen. Wir können dies tun, indem Sie eine Spalte aus einem einzelnen Wert
‫erstellen.
‫Lass uns das tun.
‫Autoverkauf, vielleicht wollen wir einen einfachen, Anzahl der Räder gleich vier, denn wenn Ihr Auto keine vier Räder hätte, könnten Sie
‫wahrscheinlich nicht fahren.
‫Jetzt können Sie sehen, wie sich unser Datenrahmen im Laufe der Zeit entwickeln kann.
‫Wir haben ein paar Dinge manipuliert.
‫Vielleicht sind einige dieser Spalten auf lange Sicht nicht sehr nützlich, aber es ist nur ein Beispiel dafür, wie
‫Sie Pandas schnell verwenden können, um Ihren Datenrahmen zu ändern.
‫Wir haben die Preisspalte angepasst und die Markenspalte verringert.
‫Wir haben eine Reihe unserer eigenen Spalten hinzugefügt. Dies ist ein Schritt, den Sie in einem Projekt zur Datengröße oder zum maschinellen Lernen unternehmen.
‫Rechts.
‫Vielleicht fügen wir noch eine Spalte hinzu.
‫Wir wollen wissen, ob unsere Autos die Verkehrssicherheit passieren und standardmäßig ist es gleich wahr.
‫Dies ist nur ein weiteres Beispiel für verschiedene Arten von Spalten.
‫Also, ja, los geht's.
‫Wir haben jetzt eine große Kolumne am Ende.
‫Also Bulle, wahr oder falsch?
‫Wir haben ein paar Veranstaltungen.
‫Wir haben ein paar Floats, wir haben einige Objektspalten, die wir haben.
‫Wahr.
‫So vielseitig sind Pandas also.
‫Rechts.
‫Sie können viele verschiedene Datentypen mit in verwenden.
‫Und nun, was wäre, wenn wir eine unserer Spalten wie diese entfernen wollten, weil sie oben das L
‫hat, und das ist weniger verwirrend, wir wissen nicht, in welcher Messung sie steht.
‫Sie können die Funktion drop verwenden.
‫Also werden wir vier Drop-Spalten fallen lassen.
‫Wir gehen also vom Gesamttreibstoffverbrauch aus, das ist unser gebräuchlicher Name, und dann müssen wir ihn droper erfordert die
‫Parameterachse geben, also ist der Zugriff gleich eins.
‫Wenn Sie sich an die Anatomie unseres Datenrahmens erinnern, sehen wir, ob wir sie hier haben.
‫Das liegt daran, dass die Spalten auf der Achse gleich eins sind.
‫Erinnern Sie sich, wie ich sagte, einige Funktionen erfordern Zugriff?
‫Ich habe eine Weile gebraucht, um mich daran zu erinnern, aber daran müssen Sie sich erinnern, wenn Sie
‫über eine Kolumne sprechen, sprechen Sie über eine Achse.
‫Lassen Sie uns die schönen Autoverkäufe fallen lassen.
‫Das hat es immer noch.
‫Wir vergessen immer wieder.
‫Ich werde diesen Punkt noch einmal betonen.
‫Wir müssen entweder neu zuweisen oder die In-Place-Methode verwenden.
‫Also ordnen wir unsere Autoverkaufsdaten von hier aus neu zu und stellen die Autoverkäufe jetzt ein.
‫Wir haben es fallen lassen.
‫Wunderschönen.
‫Wo wird dieser Datenrahmen?
‫Das ist erstaunlich.
‫Gut.
‫Wir haben also gesehen, wie Sie hier ein paar verschiedene Spalten erstellen.
‫Wir haben gesehen, wie man eine Spalte ablegt, wenn wir sie nicht wollen.
‫Es gibt noch ein paar Dinge, die wir tun möchten, um unsere Datenrahmen zu manipulieren.
‫Aber bevor dieser Vortrag wieder zu lang wird, gehen Sie zurück.
‫Ich möchte, dass Sie, wenn Sie eine kleine Pause machen, eine kleine Pause machen.
‫Aber ansonsten versuchen Sie vor der nächsten Wahl, eine eigene Kolumne zu erstellen.
‫Etwas kann so einfach sein, wie Sie möchten, aber üben Sie einfach, Code wie diesen einzugeben.
‫Vielleicht tust du das.
‫Eine kleine Operation kann so ausgefallen oder unausgefallen sein, wie Sie möchten, aber üben Sie einfach, Neukom selbst zu
‫machen, und wir sehen uns im nächsten Video wieder.