‫Selamat datang kembali.
‫Dalam pemilihan terakhir, kami melihat beberapa cara berbeda untuk memanipulasi data, terutama data yang hilang.
‫Kami melihat emplace.
‫Jadi, Anda ingin melakukan operasi pada bingkai data panda di tempatnya.
‫Anda dapat mengatur parameter emplace menjadi true.
‫Atau Anda dapat menetapkan ulang dengan menggunakan.
‫Kami tidak memiliki contoh penugasan kembali.
‫Nah, Anda dapat penugasan kembali dengan mengirimkannya ke sesuatu yang setara.
‫Sekarang, kita sudah cukup bekerja dengan data yang hilang, bagaimana kita membuat data dari data yang ada?
‫Nah, PANDAS memiliki beberapa cara berbeda untuk membuat data, seperti membuat kolom baru.
‫Mari kita lihat beberapa cara yang berbeda.
‫Mari kita mulai dengan seri, mungkin kesamaan, kolom pertama dari seri.
‫Sekarang akan membuat seri yang disebut Seats Column Equals Payday Series, dan mungkin di dalam seri itu akan menempatkan beberapa angka
‫lima karena beberapa mobil kami memiliki lima kursi atau sebenarnya semua mobil kami memiliki lima kursi, tapi
‫kami tidak akan melakukannya mengisinya.
‫Jadi kami memiliki kursi penjualan mobil dan cara membuat kolom baru akan datang di sini.
‫Kolom baru bernama Kursi.
‫Ingat, kerangka data penjualan mobil kami adalah yang kami kerjakan di atas sehingga kami dapat melihatnya di sini.
‫Jadi penjualan mobil, kolom baru.
‫Sekarang, ini sangat mirip dengan cara Anda memilih kolom untuk membuat kolom baru.
‫Tapi ingat, kita akan menjalankan kodenya terlebih dahulu sebelum membahasnya.
‫Jadi kita akan mengaturnya sama dengan kolom Kursi, yang merupakan rangkaian yang baru saja kita buat.
‫Dan sekarang kami ingin melihat data penjualan mobil kami dari.
‫Bagus sekali.
‫Jadi kita lihat apa yang dilakukan.
‫Kami memiliki kolom yang sama persis seperti sebelumnya, tetapi kali ini kami memiliki kursi di sisi kanan.
‫Jadi itu membuat kolom di paling kanan.
‫Saat Anda membuat kolom baru di Pender's secara default, kolom itu muncul di sisi paling kanan diafragma
‫Anda.
‫Tapi kita punya beberapa nilai yang hilang di sini, ya?
‫Oke, itu karena seri kami hanya lima per lima.
‫Jadi seperti lima dengan nilai lima.
‫Aku semakin bingung dengan kelimanya di sini.
‫Jadi ini hanya untuk mengatakan Toyota ini, mobil saya.
‫Empat ratus ribu dolar karena kami belum memperbaiki kolom harga itu dan memiliki lima kursi.
‫Tapi bagaimana kita akan mengisi ini?
‫Dan mungkin kita bisa menggunakan penjualan mobil dengan kolom kursi.
‫Kami melihat ini sebelumnya di video mereka sebelumnya.
‫Isi a.
‫Dan kami ingin lima.
‫Di sana kita pergi.
‫Semua yang kita inginkan ada di tempatnya sehingga kita tidak perlu menyiratkan pergeseran Eagles yang sebenarnya.
‫Dan kemudian kita melihat penjualan mobil.
‫Kesalahan.
‫Di sana kita pergi.
‫Semua mobil kami memiliki lima kursi, cantik, kami sudah tahu itu.
‫Yah, mungkin beberapa tidak memiliki lima kursi.
‫Sekarang, ada cara lain untuk membuat kolom, dan itu dari python, daftar, yang
‫mirip dengan kolom seri dari daftar.
‫Ketik dari.
‫Jadi Anda mungkin menginginkan penghematan bahan bakar, itu adalah hal lain yang ingin Anda pertimbangkan saat membeli mobil akhir-akhir ini,
‫Anda ingin memastikan bahwa Anda mendapatkan nilai terbaik atau harga terbaik untuk uang Anda.
‫Apakah saya mengeja ekonomi dengan benar?
‫Tidak.
‫Campur mereka.
‫Ini dia.
‫Kami ingin mungkin tujuh koma lima liter per 100 kilometer.
‫Sembilan poin ke 5. 0.
‫Sembilan koma enam, yang membuat angka-angka ini sampai di sini.
‫Di sana kita pergi.
‫Panjangnya sekitar lima juga.
‫Hanya satu penjualan mobil.
‫Apa yang harus kita sebut kolom ini?
‫Bahan Bakar per 100 K M. Itu bagus dan mudah diingat, Ecoles, kita
‫akan mengaturnya agar sama dengan daftar ekonomi bahan bakar kita dan kemudian kita akan melihatnya di sini.
‫Nilai kesalahan, hmm?
‫Apa yang kita dapatkan salah, panjang nilai tidak cocok dengan panjang indeks.
‫Oh, jadi itu kesalahan yang menarik.
‫Jadi mungkin kita perlu nilai lebih di sini.
‫Mari kita terus mengisinya.
‫Delapan koma tujuh tiga poin.
‫Ini benar-benar mobil yang irit bahan bakar.
‫Lihat apa yang terjadi.
‫Masih tidak sama.
‫Apa yang kita butuhkan?
‫Nol.
‫Satu, dua, tiga, empat, lima, enam, tujuh, delapan.
‫Marmol harus melakukan 4. 5.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi jika Anda ingin membuatnya dari daftar, lakukan itu dengan sengaja.
‫Kedip kedip.
‫Panjangnya harus sama dengan bingkai data Anda yang ada, sedangkan seri bisa.
‫Jenis panjang yang berbeda dengan bingkai data Anda.
‫Jadi kami membutuhkan sembilan atau sepuluh nilai di sini karena dimulai dari nol karena kerangka data penjualan mobil
‫asli kami memiliki panjang 10.
‫Baiklah, mari kita lihat lagi mengapa bagaimana jika kita ingin membuat kolom dari kolom
‫lain sehingga jika mereka ingin mengetahui berapa banyak bahan bakar mobil ini, itu digunakan dalam masa pakainya.
‫Jadi kalau ini per 100 kilometer.
‫Itu dilakukan seratus lima puluh ribu kilometer, mungkin jika kita membagi kolom odometer dengan seratus kali lipat
‫dari kolom ini, kita bisa menghitung berapa liter bahan bakar yang digunakan mobil ini sepanjang
‫hidupnya.
‫Mari kita coba itu.
‫Jadi jika kita pergi ke penjualan mobil, apa nama yang bagus?
‫Total bahan bakar yang digunakan cantik sama dengan penjualan mobil.
‫Kami ingin odometer, penjualan mobil hollum, odometer.
‫Mungkin kita tekan tab tab autocomplete complete dan kita ingin membaginya dengan seratus karena ini adalah bahan bakar
‫per 100 kilometer.
‫Jadi kita bisa kalikan itu dengan penjualan mobil.
‫Kami tidak akan merasakan tab bahan bakar.
‫Per tab, tidak, saya menekan tab untuk mendapatkan bahan bakar per 100 km.
‫Sekarang, menurut Anda apa yang akan dilakukan ini?
‫Ini akan membuat kolom baru karena string ini tidak ada dalam bingkai data kita
‫dan akan mengambil kolom odometer, hal indah lainnya tentang kolom numerik Pendas adalah
‫Anda dapat melakukan operasi langsung pada kolom tersebut dan kemudian akan membagi kolom odometer sebanyak seratus kali
‫lipat.
‫Bahan bakar per 100 km kolom, mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Kami ingin memberikan data kami dari.
‫Cantik.
‫Jadi ini akan menjadi total bahan bakar yang digunakan dalam liter, atau mungkin kita bisa mengetahuinya lebih baik jika kita membuat kolom
‫baru ini dengan mengetikkan liter.
‫Nah, itu akan membuat kolom lain.
‫Jumlah bahan bakar yang digunakan L..
‫Hmm, benar.
‫Kami tidak keberatan untuk saat ini.
‫Jadi sebelas ribu dua ratus lima puluh tiga wanita, jika Anda melakukan itu satu orang, itu akan cukup mahal, tergantung
‫pada harga bahan bakar di mana Anda tinggal.
‫Baiklah, sekarang adalah satu lagi cara mudah untuk membuat kolom yang bisa kita lakukan dari membuat kolom dari satu
‫nilai.
‫Mari kita lakukan itu.
‫Penjualan mobil, mungkin kita ingin yang sederhana, jumlah roda sama dengan empat, karena jika mobil Anda tidak memiliki empat roda, Anda mungkin
‫tidak akan bisa mengemudi.
‫Sekarang Anda dapat mulai melihat bagaimana kerangka data kami dapat berkembang seiring waktu.
‫Kami telah memanipulasi beberapa hal.
‫Mungkin beberapa kolom ini tidak terlalu berguna dalam jangka panjang, tetapi ini hanyalah contoh bagaimana Anda dapat
‫dengan cepat menggunakan panda untuk mengubah bingkai data Anda.
‫Kami telah menyesuaikan kolom harga dengan menurunkan kolom make.
‫Kami telah menambahkan banyak kolom kami sendiri adalah langkah yang Anda ambil dalam ukuran data atau proyek pembelajaran mesin.
‫Benar.
‫Mungkin kami akan menambahkan satu kolom lagi.
‫Kami ingin tahu apakah mobil kami melewati keselamatan jalan dan secara default itu sama dengan benar.
‫Ini hanya untuk memberikan contoh lain dari berbagai jenis kolom di waktu-waktu tertentu.
‫Jadi, ya, begitulah.
‫Kami punya kolom besar di akhir sekarang.
‫Jadi banteng, benar atau salah?
‫Kami punya beberapa acara.
‫Kami punya beberapa pelampung, kami punya beberapa kolom objek yang kami punya.
‫Benar.
‫Jadi beginilah panda serbaguna.
‫Benar.
‫Anda dapat menggunakan banyak tipe data yang berbeda dengan in.
‫Dan sekarang bagaimana jika kita ingin menghapus salah satu kolom seperti ini, karena ada L di
‫atas, dan itu tidak terlalu membingungkan, kita tidak tahu ukuran apa yang digunakan.
‫Anda dapat menggunakan fungsi drop.
‫Jadi kita akan menjatuhkan empat kolom drop.
‫Jadi kita akan menggunakan total penggunaan bahan bakar, itu nama umum kita, dan kemudian kita perlu memberikannya penurunan
‫membutuhkan sumbu parameter, jadi akses sama dengan satu.
‫Jika Anda ingat anatomi kerangka data kami, mari kita lihat apakah kami memilikinya di sini.
‫Itu karena kolom berada pada sumbu sama dengan satu.
‫Ingat bagaimana saya mengatakan beberapa fungsi memerlukan akses?
‫Butuh beberapa saat untuk mengingat ini, tapi itu yang harus Anda ingat adalah jika Anda berbicara
‫tentang kolom, Anda berbicara tentang Axis one.
‫Ayo lakukan penurunan penjualan mobil cantik itu.
‫Masih punya itu.
‫Kami terus lupa.
‫Saya akan menekankan kembali poin ini.
‫Kita perlu menetapkan kembali atau menggunakan metode di tempat.
‫Jadi kami menugaskan kembali data penjualan mobil kami dari sini, turunkan penjualan mobil sekarang.
‫Kami telah menjatuhkannya.
‫Cantik.
‫Di mana bingkai data itu?
‫Itu luar biasa.
‫Baiklah.
‫Jadi kita telah melihat cara membuat beberapa kolom berbeda di sini.
‫Kami telah melihat cara menjatuhkan kolom jika kami tidak menginginkannya.
‫Ada beberapa hal lagi yang ingin kami lakukan untuk memanipulasi bingkai data kami.
‫Tapi sebelum kuliah ini menjadi terlalu panjang lagi, kembalilah.
‫Saya ingin Anda jika Anda akan istirahat sebentar, istirahatlah sebentar.
‫Tetapi sebaliknya, sebelum pemilihan berikutnya, coba buat kolom Anda sendiri.
‫Sesuatu bisa sesederhana yang Anda suka, tetapi berlatihlah mengetik beberapa kode seperti ini.
‫Mungkin Anda melakukannya.
‫Sebuah operasi kecil bisa semewah atau seburuk yang Anda suka, tetapi berlatihlah membuat Neukom sendiri
‫dan sampai jumpa lagi di video berikutnya.