‫Bienvenido de nuevo.
‫En las últimas elecciones, analizamos algunas formas diferentes de manipular los datos, especialmente los datos faltantes.
‫Miramos el emplazamiento.
‫Entonces, desea realizar una operación en los marcos de datos de pandas en su lugar.
‫Puede establecer el parámetro de emplazamiento en verdadero.
‫O puede reasignarlo usando.
‫No tenemos un ejemplo de reasignación.
‫Bueno, puede reasignar enviándolo a algo que iguale.
‫Ahora que ya hemos tenido suficiente de trabajar con datos faltantes, ¿cómo creamos datos a partir de datos existentes?
‫Bueno, PANDAS tiene algunas formas diferentes de crear datos, como construir una nueva columna.
‫Echemos un vistazo a un par de formas diferentes.
‫Comencemos con una serie, tal vez lo común, la primera columna de la serie.
‫Ahora crearemos una serie llamada La columna de asientos es igual a la serie del día de pago, y tal vez dentro de esa serie
‫pondremos algunos números de cinco porque algunos de nuestros autos tienen cinco asientos o en realidad todos nuestros autos tienen cinco
‫asientos, pero no vamos a llenalo.
‫Así que teníamos asientos de venta de autos y la forma de hacer una nueva columna vendrá aquí.
‫Una nueva columna llamada Asiento.
‫Recuerde, nuestro marco de datos de ventas de automóviles es con el que estábamos trabajando anteriormente, por lo que podemos verlo aquí.
‫Entonces ventas de autos, columna nueva.
‫Ahora, es muy similar a cómo seleccionaría una columna para crear una nueva columna.
‫Pero recuerde, primero vamos a ejecutar el código antes de discutirlo.
‫Así que lo vamos a igualar a la columna Asientos, que es la serie que acabamos de crear.
‫Y ahora queremos ver nuestros datos de ventas de automóviles de.
‫Excelente.
‫Entonces vemos lo que se hace con esto.
‫Tenemos exactamente las mismas columnas que antes, pero esta vez ahora tenemos asientos en el lado derecho.
‫Así que se creó una columna a la derecha.
‫Cuando crea una nueva columna en Pender de forma predeterminada, aparece en el lado derecho de su
‫diafragma.
‫Pero tenemos algunos valores perdidos aquí, ¿eh?
‫Está bien, eso es porque nuestra serie solo fue de cinco en cinco.
‫Entonces es como cinco con el valor cinco.
‫Me estoy confundiendo todos estos cinco aquí.
‫Así que esto es solo para decir este Toyota, mi auto.
‫Cuatrocientos mil dólares porque no hemos arreglado esa columna de precios y tiene cinco asientos.
‫Pero, ¿cómo completaríamos esto?
‫Y tal vez podamos usar las ventas de automóviles con la columna de asientos.
‫Vimos esto antes en su video anterior.
‫Complete un.
‫Y queremos cinco.
‫Aquí vamos.
‫Todo lo que queremos en su lugar para no tener que hacerlo implica el verdadero cambio de las Águilas.
‫Y luego echamos un vistazo a las ventas de automóviles.
‫Error.
‫Aquí vamos.
‫Todos nuestros autos tienen cinco asientos, hermoso, eso ya lo sabíamos.
‫Bueno, tal vez algunos no tuvieran cinco asientos.
‫Ahora, hay otra forma de crear una columna, y es a partir de una python, la lista, que es similar
‫a una columna de serie de la lista.
‫Escriba de.
‫Entonces, quizás desee economía de combustible, eso es algo más que debe considerar cuando compra un automóvil en estos días,
‫desea asegurarse de obtener el mejor valor o la mejor inversión por su dinero.
‫¿He escrito bien la economía?
‫No.
‫Mézclalos.
‫Aquí vamos.
‫Queremos tal vez siete coma cinco litros por cada 100 kilómetros.
‫Nueve puntos a 5. 0.
‫Nueve punto seis, lo que hace que estos números estén aquí.
‫Aquí vamos.
‫También tiene unos cinco de largo.
‫Solo una venta de autos.
‫¿Cómo deberíamos llamar a esta columna?
‫Combustible por 100 K. METRO. Eso es agradable y fácil de recordar, Ecoles, vamos
‫a establecerlo para que sea igual a nuestra economía de lista de ahorro de combustible y luego lo veremos aquí.
‫Error de valor, ¿eh?
‫¿Qué nos equivocamos? La longitud del valor no coincide con la longitud del índice.
‫Oh, ese es un error interesante.
‫Entonces, tal vez necesitemos más valores aquí.
‫Sigamos llenándolo.
‫Ocho punto siete tres puntos.
‫Este es un automóvil realmente eficiente en combustible.
‫Mira qué pasa.
‫Todavía no es el mismo.
‫¿Qué necesitamos?
‫Cero.
‫Uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho.
‫Marmol debería hacer 4. 5.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, si desea crearlo a partir de una lista, hágalo a propósito.
‫Guiño guiño.
‫Tiene que tener la misma longitud que su marco de datos existente, mientras que una serie puede serlo.
‫Diferente tipo de longitud a la que ya tiene su marco de datos.
‫Entonces necesitábamos nueve o diez valores aquí porque comienza desde cero porque nuestro marco de datos de ventas de automóviles
‫original tenía una longitud de 10.
‫Muy bien, echemos otro vistazo a por qué, ¿qué pasaría si quisiéramos crear una columna a
‫partir de otra columna para que si quisieran averiguar cuánto combustible tiene este automóvil, se usa durante su vida útil?
‫Entonces, si esto es por cada 100 kilómetros.
‫Ha hecho ciento cincuenta mil kilómetros, tal vez si dividimos la columna del odómetro por cien veces más
‫por esta columna, podríamos calcular cuántos litros de combustible se usa este automóvil en toda su
‫vida.
‫Probemos eso.
‫Entonces, si vamos a las ventas de autos, ¿cuál es un buen nombre?
‫El combustible total usado es igual a las ventas de automóviles.
‫Queremos el odómetro, las ventas de autos Hollum, el odómetro.
‫Quizás presionamos tab tabulador autocompletar completo y queremos dividir esto por cien porque esto es combustible por
‫cada 100 kilómetros.
‫Y entonces podríamos multiplicar eso por las ventas de automóviles.
‫No sentiremos la pestaña de combustible.
‫Por pestaña, no, presioné pestaña para obtener combustible cada 100 km.
‫Ahora, ¿qué crees que hará esto?
‫Esto creará una nueva columna porque esta cadena no existe en nuestro marco de datos y tomará
‫la columna del odómetro, otra cosa hermosa de las columnas numéricas de Pendas es
‫que puedes realizar operaciones directamente en ellas y luego se van a dividir. la columna del odómetro por cien y
‫multiplicado por.
‫El combustible por columna de 100 km, veamos qué pasa.
‫Queremos darte nuestros datos de.
‫Hermosa.
‫Entonces, este será el combustible total usado en litros, o tal vez podríamos haberlo sabido mejor si creamos esta
‫nueva columna escribiendo litros.
‫Bueno, va a crear otra columna.
‫Combustible total utilizado L ..
‫Hmm, eso es correcto.
‫No nos importa eso por ahora.
‫Así que once mil doscientas cincuenta y tres mujeres, si lo hiciera con ese tipo, sería bastante caro, dependiendo del
‫precio del combustible en el lugar donde viva.
‫Muy bien, ahora hay una forma más fácil de crear una columna, podemos hacerlo desde crear una columna a partir de un solo
‫valor.
‫Vamos a hacer eso.
‫Ventas de automóviles, tal vez queramos una simple, la cantidad de ruedas es igual a cuatro, porque si su automóvil no tuviera cuatro ruedas,
‫probablemente no podría conducir.
‫Ahora puede comenzar a ver cómo nuestro marco de datos puede evolucionar con el tiempo.
‫Hemos manipulado algunas cosas.
‫Quizás algunas de estas columnas no sean muy útiles a largo plazo, pero es solo un ejemplo de cómo
‫puede usar pandas rápidamente para cambiar su marco de datos.
‫Hemos ajustado la columna de precios con la columna de marca bajada.
‫Hemos agregado un montón de nuestras propias columnas, es un paso que se da en un proyecto de tamaño de datos o aprendizaje automático.
‫Derecha.
‫Quizás agreguemos una columna más.
‫Queremos saber si nuestros coches pasan la seguridad vial y por defecto es igual a verdadero.
‫Esto es solo para dar otro ejemplo de diferentes tipos de columnas en ocasiones.
‫Entonces, sí, ahí vamos.
‫Tenemos una gran columna al final ahora.
‫Así que toro, ¿verdadero o falso?
‫Tenemos algunos eventos.
‫Tenemos algunos flotadores, tenemos algunas columnas de objetos.
‫Verdadero.
‫Así de versátiles son los pandas.
‫Derecha.
‫Puede usar muchos tipos de datos diferentes con in.
‫Y ahora, ¿qué pasaría si quisiéramos eliminar una de nuestras columnas como esta, porque tiene la L en la
‫parte superior, y eso es menos confuso que esto? No sabemos en qué medida está.
‫Puede utilizar la función drop.
‫Así que vamos a soltar la columna de cuatro gotas.
‫Entonces, usaremos el uso total de combustible, ese es nuestro nombre común, y luego debemos darle una gota requiere el eje del
‫parámetro, por lo que el acceso es igual a uno.
‫Si recuerda la anatomía de nuestro marco de datos, veamos si la tenemos aquí.
‫Eso es porque las columnas están en el eje igual a uno.
‫¿Recuerdas que dije que algunas funciones requieren acceso?
‫Me tomó un tiempo recordar esto, pero eso es lo que debes recordar. Si estás hablando
‫de una columna, estás hablando del Eje uno.
‫Hagamos esa caída en las ventas de hermosos autos.
‫Todavía tiene eso.
‫Seguimos olvidándonos.
‫Volveré a enfatizar este punto.
‫Necesitamos reasignar o usar el método in situ.
‫Así que estamos reasignando nuestros datos de ventas de automóviles desde aquí, baje las ventas de automóviles ahora.
‫Lo dejamos caer.
‫Hermosa.
‫¿Dónde estará ese marco de datos?
‫Eso es increíble.
‫Está bien.
‫Entonces, hemos visto cómo crear algunas columnas diferentes aquí.
‫Hemos visto cómo soltar una columna si no la queremos.
‫Hay algunas cosas más que queremos hacer para manipular nuestros marcos de datos.
‫Pero antes de que esta conferencia se vuelva demasiado larga, regrese.
‫Quiero que lo hagas si vas a tomarte un pequeño descanso, tómate un pequeño descanso.
‫Pero de lo contrario, antes de las próximas elecciones, intente crear una columna propia.
‫Algo puede ser tan simple como desee, pero simplemente practique escribiendo un código como este.
‫Tal vez lo hagas.
‫Una pequeña operación puede ser tan elegante o tan sencilla como quieras, pero solo practica haciendo tu propio Neukom
‫y te veré de nuevo en el siguiente video.