‫Bem vindo de volta.
‫Na última eleição, examinamos algumas maneiras diferentes de manipular dados, especialmente dados ausentes.
‫Nós olhamos para o emplace.
‫Então você deseja realizar uma operação nos quadros de dados do pandas no local.
‫Você pode definir o parâmetro emplace como true.
‫Ou você pode reatribuí-lo usando.
‫Não temos um exemplo de reatribuição.
‫Bem, você pode reatribuir enviando-o para igualar algo.
‫Agora, estamos fartos de trabalhar com dados ausentes, como criamos dados a partir dos dados existentes?
‫Bem, PANDAS tem algumas maneiras diferentes de criar dados, como construir uma nova coluna.
‫Vamos dar uma olhada em algumas maneiras diferentes.
‫Vamos começar com uma série, talvez comunhão, primeira coluna da série.
‫Agora criaremos uma série chamada Assentos Coluna Igual a Série do Dia de Pagamento, e talvez dentro dessa série colocaremos alguns números
‫de cinco porque alguns de nossos carros têm cinco assentos ou, na verdade, todos os nossos carros têm cinco
‫assentos, mas não vamos Preencha.
‫Portanto, tínhamos assentos de vendas de automóveis e a maneira de fazer uma nova coluna virá aqui.
‫Uma nova coluna chamada Seat.
‫Lembre-se de que nosso quadro de dados de vendas de carros é aquele com o qual trabalhamos acima, portanto, podemos visualizá-lo aqui.
‫Portanto, vendas de carros, nova coluna.
‫Agora, é muito semelhante a como você selecionaria uma coluna para criar uma nova coluna.
‫Mas lembre-se, vamos executar o código primeiro, antes de discuti-lo.
‫Então, vamos configurá-lo igual à coluna Assentos, que é a série que acabamos de criar.
‫E agora queremos ver nossos dados de vendas de carros de.
‫Excelente.
‫Então, vemos o que isso é feito.
‫Temos exatamente as mesmas colunas de antes, mas desta vez agora temos assentos do lado direito.
‫Isso criou uma coluna à direita.
‫Quando você cria uma nova coluna no Pender por padrão, ela aparece no lado direito do seu
‫diafragma.
‫Mas temos alguns valores ausentes aqui, hein?
‫OK, isso é porque nossa série tinha apenas cinco por cinco.
‫Portanto, é como cinco com o valor cinco.
‫Estou ficando confuso com todos esses cincos aqui.
‫Então, isso é apenas para dizer este Toyota, meu carro.
‫Quatrocentos mil dólares porque não corrigimos essa coluna de preços e ela tem cinco lugares.
‫Mas como preencheríamos isso?
‫E talvez possamos usar a venda de carros com a coluna de assentos.
‫Já vimos isso no vídeo anterior.
‫Preencha a.
‫E queremos cinco.
‫Aqui vamos nós.
‫Tudo o que queremos no lugar para que não tenhamos que implicar na verdadeira mudança das Águias.
‫E então nós damos uma olhada nas vendas de carros.
‫Erro.
‫Aqui vamos nós.
‫Todos os nossos carros têm cinco assentos, lindos, nós meio que já sabíamos disso.
‫Bem, talvez alguns não tivessem cinco assentos.
‫Agora, há outra maneira de criar uma coluna, que é a partir de um python, a lista, que é
‫semelhante a uma coluna em série da lista.
‫Digite de.
‫Então, talvez você queira economia de combustível, que é outra coisa que você deve considerar ao comprar um carro hoje em dia, você
‫deseja ter certeza de que está obtendo o melhor valor ou o melhor retorno pelo seu investimento.
‫Eu soletrei economia certo?
‫Não.
‫Misture-os.
‫Aqui vamos nós.
‫Queremos talvez sete vírgula cinco litros por 100 quilômetros.
‫Nove pontos para 5. 0
‫Nove vírgula seis, que é o que compõe esses números aqui.
‫Aqui vamos nós.
‫Tem cerca de cinco anos também.
‫Apenas uma venda de carro.
‫Como devemos chamar essa coluna?
‫Combustível por 100 K. M. Isso é bom e fácil de lembrar, Ecoles, vamos
‫configurá-lo para ser igual à economia da nossa lista de economia de combustível e, em seguida, vamos dar uma olhada nisso aqui.
‫Erro de valor, hmm?
‫O que erramos, o comprimento do valor não corresponde ao comprimento do índice.
‫Oh, então esse é um erro interessante.
‫Então, talvez precisemos de mais valores aqui.
‫Vamos continuar enchendo.
‫Oito vírgula sete três pontos.
‫Este é um carro realmente eficiente em termos de combustível.
‫Veja o que acontece.
‫Ainda não é o mesmo.
‫O que nós precisamos?
‫Zero.
‫Um, dois, três, quatro, cinco, seis, sete, oito.
‫Marmol deve fazer 4. 5
‫Aqui vamos nós.
‫Então, se você quiser criar a partir de uma lista, faça isso de propósito.
‫Pisca, pisca.
‫Ele deve ter o mesmo comprimento do quadro de dados existente, enquanto uma série pode ter.
‫Tipo de comprimento diferente do que o seu quadro de dados já tem.
‫Portanto, precisávamos de nove ou dez valores aqui porque começa do zero porque nosso quadro de dados de vendas de
‫carros original tinha comprimento 10.
‫Tudo bem, vamos dar uma outra olhada em por que, se quiséssemos criar uma coluna a partir
‫de outra coluna, então se eles quisessem descobrir quanto combustível este carro tem, ele é usado durante sua vida útil.
‫Então, se isso for por 100 quilômetros.
‫Ele percorreu 150 mil quilômetros, talvez se dividíssemos a coluna do hodômetro por cento e mais vezes isso por
‫esta coluna, poderíamos calcular quantos litros de combustível esse carro é usado em toda a sua
‫vida.
‫Vamos experimentar.
‫Então, se formos para as vendas de carros, qual é um bom nome?
‫O combustível total usado equivale às vendas de carros.
‫Queremos o hodômetro, as vendas de carros Hollum, o hodômetro.
‫Talvez pressione tab tab autocomplete complete e queremos dividir isso por cem porque é combustível
‫por 100 quilômetros.
‫E então poderíamos multiplicar isso pela venda de carros.
‫Não sentiremos a guia de combustível.
‫Por guia, não, pressionei a guia para obter combustível por 100 km.
‫Agora, o que você acha que isso vai fazer?
‫Isso vai criar uma nova coluna porque essa string não existe em nosso data frame e
‫vai pegar a coluna do hodômetro, outra coisa bonita sobre as colunas numéricas
‫do Pendas é que você pode realizar operações diretamente nelas e então vai dividir a coluna do hodômetro cem e
‫vezes mais.
‫O combustível por coluna de 100 km, vamos ver o que acontece.
‫Queremos dar-lhe os nossos dados de.
‫Bela.
‫Então esse será o combustível total usado em litros, ou talvez pudéssemos saber melhor se criarmos essa nova
‫coluna digitando em litros.
‫Bem, isso vai criar outra coluna.
‫Combustível total usado L ..
‫Hmm, isso mesmo.
‫Não nos importamos com isso por enquanto.
‫Então, onze mil duzentos e cinquenta e três senhoras, se você fizesse aquele cara, seria muito caro, dependendo
‫do preço do combustível onde você mora.
‫Tudo bem, agora é mais uma maneira fácil de criar uma coluna que podemos fazer a partir de criar uma coluna a partir de um único
‫valor.
‫Vamos fazer isso.
‫Venda de carros, talvez queiramos um simples, o número de rodas é quatro, porque se o seu carro não tivesse quatro rodas, provavelmente
‫você não conseguiria dirigir.
‫Agora você pode começar a ver como nosso quadro de dados pode evoluir com o tempo.
‫Nós manipulamos algumas coisas.
‫Talvez algumas dessas colunas não sejam muito úteis a longo prazo, mas são apenas um exemplo de como você
‫pode usar pandas rapidamente para alterar seu quadro de dados.
‫Ajustamos a coluna de preços com a coluna de fabricação reduzida.
‫Adicionamos um monte de nossas próprias colunas é uma etapa que você executa em um projeto de tamanho de dados ou aprendizado de máquina.
‫Direito.
‫Talvez possamos adicionar mais uma coluna.
‫Queremos saber se nossos carros passam a segurança rodoviária e por padrão é igual a verdade.
‫Isso é apenas para dar outro exemplo de diferentes tipos de colunas às vezes.
‫Então, sim, vamos lá.
‫Temos uma grande coluna no final agora.
‫Então touro, verdadeiro ou falso?
‫Temos alguns eventos.
‫Temos alguns flutuadores, temos algumas colunas de objetos que temos.
‫Verdade.
‫Portanto, é assim que os pandas são versáteis.
‫Direito.
‫Você pode usar muitos tipos de dados diferentes com em.
‫E agora, se quiséssemos remover uma de nossas colunas como esta, porque tem o L no topo,
‫e isso é menos confuso do que isso, não sabemos em que medida está.
‫Você pode usar a função drop.
‫Então, vamos soltar quatro colunas de queda.
‫Então vamos usar o combustível total, esse é o nosso nome comum, e então precisamos dar a ele a queda requer o
‫eixo do parâmetro, então o acesso é igual a um.
‫Se você se lembra da anatomia de nosso quadro de dados, vamos ver se temos aqui.
‫Isso ocorre porque as colunas estão no eixo igual a um.
‫Lembra como eu disse que algumas funções requerem acesso?
‫Levei um tempo para lembrar disso, mas é o que você precisa lembrar. Se você está falando sobre
‫uma coluna, está falando sobre o Eixo um.
‫Vamos fazer aquela queda nas vendas de lindos carros.
‫Ainda tem isso.
‫Continuamos esquecendo.
‫Vou enfatizar novamente este ponto.
‫Precisamos reatribuir ou usar o método no local.
‫Portanto, estamos reatribuindo nossos dados de vendas de carros a partir daqui, diminua as vendas de carros agora.
‫Nós o abandonamos.
‫Bela.
‫Onde ficará esse quadro de dados?
‫Isso é incrível.
‫Tudo bem.
‫Então, vimos como criar algumas colunas diferentes aqui.
‫Vimos como eliminar uma coluna se não quisermos.
‫Há mais algumas coisas que queremos fazer para manipular nossos quadros de dados.
‫Mas antes que esta palestra fique muito longa novamente, volte.
‫Eu quero que você faça, se você vai fazer uma pequena pausa, faça uma pequena pausa.
‫Caso contrário, antes da próxima eleição, tente criar sua própria coluna.
‫Algo pode ser tão simples quanto você quiser, mas apenas pratique digitar algum código como este.
‫Talvez você queira.
‫Uma pequena operação pode ser tão complicada ou tão pouco sofisticada quanto você quiser, mas apenas pratique fazer seu próprio
‫Neukom e vejo você de volta no próximo vídeo.