‫お帰りなさい｡
‫前回の講義では､ データの操作方法､ 特にその場で調べた欠損データについて､ いくつかの異なる方法を検討しました｡
‫つまり､ pandasのデータフレームに対して､ その場で操作を行いたいのですね｡
‫インプレースパラメータをtrueに設定するか､ または使用することで再割り当てすることができます｡
‫まあ､ 配置転換の例はないんですけどね｡
‫まあ､ equaling somethingに送れば再アサインメントできるんだけどね｡
‫さて､ 欠損データを扱うのはもう十分です｡
‫既存のデータからどのようにデータを作成するか？
‫さて､ PANDASには､ 新しいカラムを構築するなど､ データを作成する方法がいくつかあります｡
‫それでは､ いくつかの方法をご紹介しましょう｡
‫まずはこのシリーズから｡
‫ということで､ まずはこのコメントをシリーズからコラムにすることにしましょう｡
‫そして､ Seats Column Equals PD Seriesというシリーズを作成します｡
‫そのシリーズの中に､ 少し入れるかもしれません｡
‫5人乗りのクルマがいくつかあるので､ 5人という数字｡
‫実は､ うちの車は全部5人乗りなんですが､ 満席にするつもりはないんです｡
‫だから､ 私たちは車の販売席にいるんです｡
‫もう一つの方法は､ 新しいコラムを作ることで､ ここにコメントを入れます｡
‫シートという新しいコラム｡
‫自動車販売データフレームは､ 上で作業していたものなので､ ここで見ることができることを思い出してください｡
‫だから車販､ 新コラム｡
‫さて､ これは新しい列を作成するために列を選択する方法と非常によく似ています｡
‫しかし､ 議論する前に､ まずコードを実行することを忘れないでください｡
‫そこで､ 先ほど作成したシリーズであるSeatsカラムと等しくなるように設定することにします｡
‫そして､ 今度は自動車販売データフレームを表示したいと思います｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ これが何をもたらしたかを見ているのです｡
‫先ほどと全く同じ列ですが､ 今回は右側に座席があります｡
‫そのため､ 一番右側に列ができました｡
‫pandasで新しいカラムを作成すると､ デフォルトではデータフレームの一番右側に表示されます｡
‫しかし､ ここには欠損値があります｡
‫ふむ｡
‫なるほど｡
‫それは､ 私たちのシリーズが5×5しかなかったため､ 値が5で長さが5だったのです｡
‫この辺の5つで混乱してるんだよ｡
‫だからこれは､ このトヨタの白い車､ 40万円､ その価格欄が確定していないので､ 5人乗りということでいいんです｡
‫しかし､ これをどう埋めるか？
‫あと､ 座席の欄で原価計算が使えるかも｡
‫前の動画でも見たけど｡
‫を記入する｡
‫そして､ 5つ欲しい｡
‫これでよしとしよう｡
‫私たちが望むのは､ イコール真のシフトを暗示する必要がないような場所だけです｡
‫そして､ 自動車販売台数の推移をご覧ください｡
‫間違いです｡
‫これでよしとしよう｡
‫当社のクルマはすべて5人乗りです｡
‫美しい｡
‫それはもう､ なんとなくわかっていたことなんです｡
‫まあ､ 5席ないのもあったかもしれませんが｡
‫さて､ 列を作る方法はもう一つあって､ それはPythonのリストから作る方法です｡ これはシリーズに似ていて､
‫リストから列を作ります｡
‫My top in Python list.
‫だから､ 燃費がいいほうがいいんです｡
‫それは､ 最近車を買うときに､ 最高の価値､ あるいは最高のバックを得ているかどうかを確認するために考慮したいことです｡
‫Economyのスペルは正しいか？
‫いいえ｡
‫混ぜる｡
‫これでよしとしよう｡
‫7くらいは欲しい｡ 100kmあたり5リットル｡
‫一部9． 25. 0.
‫9. 6.
‫私たちは､ この数字を作り上げただけです｡
‫これでよしとしよう｡
‫長さも5本くらいです｡
‫今度は車の販売をお願いします｡
‫このコラムを何と呼べばいいのか｡
‫100カムあたりの燃料｡
‫それは覚えやすくていいですね｡
‫イコール......燃費リストエコノミーと同じになるように設定するつもりです｡
‫そして､ ここで見てもらうことになるのです｡
‫バリューの時代｡
‫ふむ｡
‫何を間違えているのか？
‫値の長さがインデックスの長さと一致しない｡
‫ああ｡
‫だから､ 面白いエラーなんです｡
‫だから､ ここにもっと価値が必要なのかもしれません｡
‫どんどん入れていきましょう｡
‫8. 7.
‫3. 0.
‫これは本当に燃費のいい車です｡
‫どうなるか見てみましょう｡
‫まだ､ 同じではありません｡
‫何が必要なのか？
‫012345678.
‫あと1つで4つです｡ 5.
‫これでよしとしよう｡
‫だから､ リストから作りたい人は､ わざとそうしたんです｡
‫ウィンク､ ウィンク｡
‫既存のデータフレームと同じ長さでなければなりませんが､ 系列はそうすることができます｡
‫データフレームがすでに持っている長さとは異なる種類の長さです｡
‫元の自動車販売データフレームの長さが10であったため､ 0から始まるので､ ここには9または10の値が必要でした｡
‫よし､ もう一回方法を考えてみよう｡
‫他のカラムからカラムを作りたい場合はどうすればいいのでしょうか？
‫だから､ まるでこのクルマが生涯でどれだけ燃料を使ったかを把握したいかのように｡
‫だから､ これが100キロメートルあたりなら｡
‫15万キロを走破した｡
‫たぶん､ オドメーターの欄を100倍してこの欄で割れば､ この車の全生涯で何リットルの燃料を使ったか､
‫計算できるだろう｡
‫試してみよう
‫では､ カーセールスドットにするとしたら､ どんな名前がいいのでしょう？
‫使用した燃料の合計
‫美しいイコール､ 車の販売｡
‫車の販売にオドメーターをつけてほしい｡
‫走行距離計｡
‫もしかしたら､ 私たちプレスタブはそうかもしれません｡
‫これでよしとしよう｡
‫タブオートコンプリート
‫100キロメートルあたりの燃料なので､ これを100で割ることにします｡
‫それで､ 車の販売台数でその回数を稼ぐことができたのです｡
‫タブごとに燃料が欲しい｡
‫タブあたり｡
‫いいえ､ 私はタブを押して100キロメートルあたりの燃料を取得します｡
‫さて､ これでどうでしょう｡
‫この文字列はデータフレームに存在しないため､ 新しい列を作成し､ オドメーター列を取得します｡
‫パンダの数値欄のもう一つの美しいところは､ 数値欄に直接演算ができることで､
‫オドメーター欄を100で割って何倍にもしてくれるんです｡
‫によるものです｡
‫100キロメートルあたりの燃料の欄です｡
‫どうなるか見てみましょう｡
‫データフレームを表示したい｡
‫美しい｡
‫つまり､ これが使用した燃料の総量（リットル）になるわけです｡
‫あるいは､ もっといいネーミングがあったかもしれませんね｡
‫リットルlと入力してこの新しい列を作ると､ 別の列が作成されます｡
‫使用した燃料の合計
‫L うーん｡
‫大丈夫です｡
‫今のところ気になりません｡
‫だから､ 11,233リットル｡
‫それを一度にやるとなると､ 住んでいるところの燃料の値段にもよりますが､ かなり高くつきます｡
‫よし､ オン｡
‫さて､ もう一つ簡単にできるカラムの作成方法があるので､ そこからやってみましょう｡
‫1つの値からカラムを作成する｡
‫そうしよう｡
‫自動車販売｡
‫シンプルなものがいいのかもしれませんね｡
‫車輪の数は4個に相当します｡
‫だって､ クルマに4輪がなかったら､ たぶん運転できないじゃないですか｡
‫これで､ データフレームが時間とともにどのように変化していくかがわかると思います｡
‫そうだろ？
‫少し操作してみました｡
‫もしかしたら､ これらのカラムの中には長い目で見るとあまり役に立たないものもあるかもしれませんが､ pandasを使ってデータフレームを素早く変更する方法の一例に過ぎないのです｡
‫価格欄は調整し､ 仲間欄は下げました｡
‫独自のコラムを多数追加しました｡
‫これらは､ データサイエンスや機械学習のプロジェクトで行うステップですよね？
‫もしかしたら､ もう1列増やすかもしれません｡
‫私たちは､ 私たちの車､ パスタ､ 交通安全､ そしてデフォルトでそれが真に等しいかどうかを知りたい｡
‫これはあくまで､ さまざまな種類のカラムの例を挙げたに過ぎません｡
‫だからDタイプ｡
‫そうそう､ そうなんです｡
‫今は端っこに牛の柱があるんですよ｡
‫だからブル｡
‫真偽のほどは？
‫イントをいくつか持っています｡
‫フロートとオブジェクトの列をいくつか用意しました｡
‫手に入れました｡
‫本当です｡
‫パンダはこんなに万能なんですね｡
‫これを使って､ さまざまなデータを使うことができます｡
‫では､ このようにカラムを1つ削除する場合はどうでしょうか｡ このカラムは上部にLがあり､
‫これよりも混乱しにくいからです｡
‫それがどのような測定値であるかはわかりません｡
‫ファンクションドロップを使用することができます｡
‫そこで､ ドロップ欄のためにドロップする｡
‫そこで､ 総燃費をカラム名とし､ それをドロップするために必要なパラメータ軸を設定します｡
‫データフレームの構造を覚えているなら､ ここにそれがあるかどうか見てみましょう｡
‫それは､ 列の軸が1に等しいからです｡
‫では､ いくつかの機能には軸が必要だと言ったことを思い出してください｡
‫思い出すのに時間がかかりましたが､ それこそ､ コラムのことなら､
‫軸となる1本のことです｡
‫では､ そのドロップビューティフルカーセルをやってみましょう｡
‫まだ､ 私たちが忘れていることがあるんです｡
‫この点を改めて強調しておきます｡
‫配置換えするか､ インプレース方式にするか､ どちらかにする必要があります｡
‫そこで､ 自動車販売のデータフレームをここに再割り当てします｡
‫落とす｡
‫自動車販売｡
‫今､ 私たちはそれを落とした｡
‫そのDataFrameを眺めるのは美しい｡
‫すごいですね｡
‫わかりました｡
‫ここまでで､ いくつかの異なるカラムを作成する方法を確認しました｡
‫ここまで､ 不要な列を削除する方法について見てきました｡
‫データフレームを操作するために､ もういくつかやっておきたいことがあります｡
‫しかし､ この講義がまた長くなる前に､ 戻ってください｡
‫少し休むならしてほしい｡
‫少し休んでください｡
‫でも､ そうでなければ､ 次の講義の前に､ 自分なりのコラムを作ってみてください｡
‫簡単なものでよいので､ このようなコードを入力する練習をしてみてください｡
‫そうかもしれませんね｡
‫ちょっとした操作は派手でも何でもいいのですが､ とにかく自分で新しいコラムを作る練習をしてみてください！それではまた次の動画でお会いしましょう｡