‫欢迎回来｡
‫在上一堂课中, 我们讨论了几种不同的数据处理方法, 特别是我们在适当位置看到的缺失数据｡
‫所以你想在熊猫数据框上执行一个操作吗？
‫您可以将in-place参数设定为true, 也可以使用重新指派它｡
‫好吧, 我们没有重新分配的例子｡
‫你可以通过把它发送到相等的东西来重新分配｡
‫现在, 我们已经受够了处理缺失数据｡
‫我们如何从现有数据创建数据？
‫好吧, PANDAS有几种不同的方法可以创建数据, 比如构建一个新的列｡
‫让我们从几个不同的角度来看一下｡
‫让我们从这个系列开始｡
‫所以也许我们先来评论一下这个系列的专栏｡
‫然后, 我们将创建一个名为“Seats Column Equals PD Series”的系列｡
‫也许在这个系列里面, 我们会放一些｡
‫因为我们的汽车有五个座位｡
‫事实上, 我们所有的汽车都有五个座位, 但我们不会把它装满｡
‫所以我们坐在汽车销售的位子上｡
‫另一种制作新专栏的方法, 我们会在这里加一个注释｡
‫一个名为“座位”的新列｡
‫请记住, 我们的汽车销售数据框架是我们在上面使用的, 因此我们可以在这里查看它｡
‫所以汽车销售, 新列｡
‫现在, 这与选择一列以创建新列的方式非常相似｡
‫但请记住, 在讨论之前, 我们将先运行代码｡
‫所以我们要将它设置为等于Seats列, 也就是我们刚刚创建的序列｡
‫现在, 我们要查看汽车销售数据框架｡
‫好极了｡
‫所以我们看到了它的作用｡
‫我们有和以前完全一样的列, 但这次我们有了右手边的座位｡
‫这就在最右边创建了一个列｡
‫当你在熊猫中创建一个新列时, 默认情况下, 它会出现在你的数据帧的最右边｡
‫但我们这里有一些缺失的值｡
‫嗯嗯嗯
‫好吧, 我会的
‫这是因为我们的数列只有5乘5, 所以长度为5, 值为5｡
‫我对这些5都搞混了｡
‫所以这只是说这辆丰田白色车, 40万, 因为我们还没有固定的价格栏, 它有五个座位｡
‫但我们该怎么填呢？
‫也许我们可以用成本销售与座位列｡
‫我们在之前的视频中看到过这个｡
‫填写一个｡
‫我们要五个｡
‫我们走吧｡
‫所有我们想要的地方, 所以我们不必暗示等于真正的转变｡
‫然后我们看一下汽车销售情况｡
‫错误｡
‫我们走吧｡
‫我们所有的汽车都有五个座位｡
‫真漂亮｡
‫我们已经知道了｡
‫好吧, 也许有些人没有五个座位｡
‫现在, 还有另一种创建列的方法, 那就是从Python列表中创建列, 这类似于一个序列,
‫从列表中创建列｡
‫我在Python列表中的第一名｡
‫所以我们想要的可能是燃油经济性｡
‫这是其他的东西你要考虑当你买一辆车这些天你要确保你得到最好的价值或最好的爆炸为您的钱
‫我拼写经济型对吗？
‫不, 不, 不
‫把它们混合起来｡
‫我们走吧｡
‫我们想要7个｡ 每百公里5升｡
‫9点左右｡ 25. 0.
‫9. 6.
‫我们只是在这里做这些数字｡
‫我们走吧｡
‫它也有五英尺长｡
‫现在我们想要汽车销售｡
‫我们该如何称呼此列？
‫每100凸轮的燃油量｡
‫这很好, 很容易记住｡
‫等于, 我们将它设置为等于我们的燃油经济性列表经济性｡
‫然后我们来看看｡
‫价值时代｡
‫嗯嗯嗯
‫我们错在哪里？
‫值的长度与索引的长度不匹配｡
‫啊, 你好
‫这是一个有趣的错误｡
‫所以也许我们需要更多的值｡
‫我们继续加油吧｡
‫8. 7.
‫3. 0.
‫这是一辆真正省油的车｡
‫看看会发生什么｡
‫还是不一样｡
‫我们需要什么？
‫012345678.
‫再加一个就够四个了｡ 5.
‫我们走吧｡
‫所以如果你想从一个列表中创建它, 那是故意的｡
‫眨眼眨眼
‫它必须与您现有的数据帧长度相同, 而系列可以是相同的｡
‫与您的数据框已有的长度不同｡
‫所以我们需要9到10个值, 因为它从0开始, 因为我们最初的汽车销售数据帧的长度是10｡
‫好吧, 我们再看一个办法｡
‫如果我们想从另一列创建一列, 该怎么办？
‫就好像我们想计算出这辆车在它的生命周期中消耗了多少燃料｡
‫所以如果这是每100公里｡
‫它已经跑了15万公里｡
‫如果我们把里程表的这一栏除以100乘以这个栏, 我们就能算出这辆车在它的整个生命周期里用了多少升燃料｡
‫我们试试看｡
‫那么如果我们去汽车销售点取个什么好名字呢？
‫总燃油消耗量｡
‫漂亮等于汽车销量｡
‫我们要汽车销售的里程表｡
‫里程表｡
‫也许我们按tab键｡
‫我们走吧｡
‫Tab键自动完成｡
‫现在我们要把这个除以100因为这是每100公里的燃料｡
‫所以我们可以乘以汽车销售量｡
‫我们要每个标签的燃料｡
‫每个选项卡｡
‫不, 我按tab键来获取每100公里的燃料｡
‫你觉得这会怎么样｡
‫这将创建一个新列, 因为该字符串在数据框中不存在, 它将采用里程表列｡
‫熊猫数字栏的另一个优点是, 你可以直接对它们进行运算,
‫然后它会把里程表栏除以100和倍｡
‫它通过了｡
‫每100公里的燃料列｡
‫看看会发生什么｡
‫我们要查看数据框｡
‫真漂亮｡
‫这是总燃料消耗量, 单位是升｡
‫或者我们可以给它取个更好的名字｡
‫如果我们通过输入liters l来创建这个新列, 它将创建另一个列｡
‫总燃油消耗量｡
‫嗯｡
‫没关系的｡
‫我们现在不介意｡
‫11,233升｡
‫如果你一次就做到了, 那将是相当昂贵的, 这取决于你住的地方的燃料价格｡
‫好吧, 上｡
‫现在, 有一个更简单的方法来创建一个列, 我们可以从它｡
‫从单个值创建列｡
‫就这么办吧
‫汽车销售｡
‫也许我们想要一个简单的｡
‫车轮数等于四｡
‫因为如果你的车没有四个轮子, 你可能就不能开车了｡
‫现在, 您可以开始了解我们的数据框架是如何随时间推移而演变的｡
‫对不对？
‫我们操纵了一些东西｡
‫也许从长远来看, 这些列中的一些不是很有用, 但它只是一个例子,
‫说明如何快速使用熊猫来改变数据框架｡
‫我们调整了价格栏, 降低了伴侣栏｡
‫我们已经添加了许多自己的专栏｡
‫这些都是你在数据科学或机器学习项目中要采取的步骤, 对吗？
‫也许我们可以再加一列｡
‫我们想知道我们的汽车, 意大利面, 道路安全和默认情况下它等于真｡
‫这只是给予出不同类型的列的另一个例子｡
‫所以D型｡
‫所以, 是的, 我们去那里｡
‫我们现在有一个公牛队在最后｡
‫太扯淡了｡
‫对还是错？
‫我们有几个整数｡
‫我们有一些浮点数, 我们有一些对象列｡
‫我们有｡
‫是的｡
‫原来熊猫就是这么多才多艺的, 对吧？
‫您可以使用许多不同的数据类型｡
‫现在, 如果我们想删除其中一列, 比如这一列, 因为它的顶部有一个L,
‫这样就不会那么混乱了｡
‫我们不知道这是什么度量｡
‫您可以使用drop函数｡
‫所以我们要对降列进行降｡
‫现在我们来看看总燃料消耗量, 这是我们的列名, 现在我们需要给予它一个drop, 需要一个参数轴,
‫所以轴等于1｡
‫如果您还记得数据帧的结构, 让我们看看这里是否有｡
‫这是因为列在轴上等于1｡
‫还记得我说过有些函数需要axis吗？
‫我花了一段时间才记住这个, 但这就是你们必须记住的, 如果你说的是一列,
‫你说的是一号轴｡
‫所以让我们来看看漂亮的汽车销售｡
‫我们还是会忘记｡
‫我要再次强调这一点｡
‫我们需要重新分配或使用就地方法｡
‫因此, 我们在这里重新分配汽车销售数据框架｡
‫放下
‫汽车销售｡
‫现在我们已经放弃了｡
‫DataFrame看起来很漂亮｡
‫这是惊人的｡
‫好吧, 我会的
‫我们已经看到了如何在这里创建几个不同的列｡
‫我们已经看到了如何删除不需要的列｡
‫在处理数据框时, 我们还需要做一些事情｡
‫但在这堂课变得太长之前, 请回到过去｡
‫如果你想休息一下的话我希望你能｡
‫休息一下｡
‫但除此之外, 在下一堂课之前, 试着创建一个你自己的专栏｡
‫有些东西可以像你喜欢的那样简单, 但是只要练习一下像这样输入一些代码就可以了｡
‫也许你知道｡
‫一个小小的操作可以像你喜欢的那样花哨或花哨, 但只要练习制作一个属于你自己的新专栏,
‫我会在下一个视频中看到你｡