‫Dans la dernière vidéo, nous avons créé ce mauvais garçon ici.
‫Essayons maintenant de faire quelque chose de similaire, mais en utilisant nos propres données afin que nous puissions
‫pratiquer un peu de manipulation de données avec le traçage et mettre ensemble certains de nos pandas dans les compétences matplotlib.
‫Donc ce que nous allons faire, nous allons d'abord formater la colonne de prix.
‫Nous allons le mettre au format entier, car pour le moment, nous ne voulons pas de ces signes dollar dans les colonnes et
‫les virgules.
‫Nous n'en voulons pas lorsque nous effectuons des opérations numériques.
‫Donc, pour ce faire, les ventes de voitures iront et nous modifierons ensuite la colonne des prix.
‫Nous devons accéder à la chaîne.
‫Nous l'avons vu dans la section PANDAS, la chaîne ne remplace pas.
‫Et maintenant, nous voulons passer un peu de regex ici.
‫On y va.
‫Donc, essentiellement, tout ce que cela dit est d'obtenir le dollar, de signer la virgule et le point, qui est ici et
‫ici et de le remplacer.
‫Et nous allons le remplacer par.
‫Une chaîne vide, nous verrons donc ce que cela fait.
‫Ventes de voitures, nous devons y ajouter les ventes de voitures.
‫Voyons donc à quoi cela ressemble maintenant.
‫OK, magnifique, mais nous avons deux zéros supplémentaires à la fin, donc nous ne voulons pas de ça.
‫Nous voulons donc aller supprimer les deux derniers zéros.
‫Nous avons des ventes de voitures.
‫Vous voulez accéder à nouveau à la colonne des prix, nous allons la réaffecter au prix de vente des voitures.
‫Encore une fois, c'est toujours une chaîne, donc si nous regardons ce type ici ce soir juste pour illustrer ce que nous faisons avec la
‫chaîne de points.
‫Oh, c'est une série.
‫D'accord, mais ça va.
‫Eh bien, c'est toujours une chaîne, c'est donc nous y accédons avec la méthode de chaîne de points ici.
‫Peut-être que si nous allons zéro chaîne, nous y allons.
‫C'est donc accéder à ce petit ici.
‫Et ça nous dit que c'est une ficelle.
‫C'est pourquoi nous devons d'abord y accéder en tant que chaîne avec Dot Star et maintenant nous voulons supprimer les deux derniers
‫en utilisant le slicing.
‫Eh bien, regardons à quoi ressemblent les ventes de voitures ici.
‫Oh non.
‫Nous en avons supprimé trop.
‫Donc, ce que nous pouvons faire, c'est le réexécuter, nous allons devoir réimporter notre trame de données pour résoudre ce petit problème.
‫Cela va simplement le réinitialiser, car, rappelez-vous, les cellules dupatta s'exécutent en mode séquentiel, donc si nous
‫exécutons cette cellule plus d'une fois, cela supprimera continuellement les deux derniers chiffres de notre colonne de
‫prix tant que nous continuerons à y fonctionner.
‫Donc on ne veut pas de ça.
‫Alors maintenant, notre colonne de prix est dans le format que nous voulons.
‫Nous allons ajouter une colonne samedi, qui sera similaire à la plage de dates de lecture.
‫La fonction que nous avons utilisée ici a payé une plage de dates.
‫Alors faisons-le.
‫Avez-vous organisé une incapacité de 20 à 20 périodes.
‫C'est donc le nombre de dates que nous voulons ajouter, nous avons des périodes ici, c'est donc un paramètre.
‫Cela va donc ajouter celui-ci.
‫Nous avons eu un millier de périodes, mais nous n'en voulons pas autant pour notre base de données sur les ventes de voitures.
‫En fait, nous voulons juste une période de date pour chaque ligne ici afin que nous puissions le faire en utilisant des périodes.
‫Ventes de voitures Eagles Lane.
‫Et puis nous vérifierons à nouveau le cadre de données des ventes de voitures.
‫Beau.
‫Alors maintenant, nous avons une Saldate ici, qui est séquentielle, c'est OK, peut-être qu'elles n'ont pas toutes été vendues à des dates
‫séquentielles, mais nous faisons juste un exemple de la façon dont nous pouvons commencer à manipuler nos trames de données existantes.
‫Donc, la prochaine chose que nous voulons faire est de créer une colonne totale.
‫Nous voulons donc commencer à additionner ce que nous avons gagné en vendant toutes nos voitures.
‫Donc, si nous avons ajouté 4000 à 5000 à 7000, c'est là que nous pouvons utiliser quelque chose comme come
‫some car cela va ajouter chacun de ces prix de manière cumulative.
‫Faisons donc une colonne totale.
‫Cela devrait être les ventes de voitures, les ventes totales.
‫Et puis qu'est-ce qu'on veut ?
‫Nous voulons la colonne des prix, c'est vrai.
‫Les ventes de voitures augmentent, dot com certains.
‫Voyons ce qui se passe ici.
‫Vente de voitures.
‫Qu'avons-nous fait?
‫Cela a fonctionné, mais comme notre colonne de prix est toujours au format chittering, elle concatène simplement les chaînes les
‫unes aux autres.
‫Jetons donc un œil à notre prix de vente.
‫Zéro jour.
‫Oh, c'est un peu ennuyeux.
‫Revenons à l'exemple qu'il s'agit d'une chaîne.
‫On y va.
‫Donc, notre colonne de prix est toujours une chaîne.
‫Donc, pour résoudre ce problème, nous devons d'abord le changer en un entier, puis appeler la fonction come some afin
‫que nous puissions faire comme type.
‫Int Dotcom's.
‫Donc, ce que cela va faire, c'est réaffecter la colonne des ventes totales à la colonne des prix en tant qu'entier
‫de type int.
‫Ne faites pas de somme cumulative, cela devrait fonctionner en théorie, mais comme toujours, exécutez le code, puis vérifiez.
‫Beau.
‫OK, donc c'est parti, les ventes totales, 4000 plus 5000 sont 9000 plus 7000, 16000, et puis ça continue jusqu'à la
‫fin.
‫Donc, après avoir vendu toutes nos voitures au cours de ces 10 jours environ, nous en avons soixante-seize mille quatre cent
‫cinquante.
‫Beau.
‫C'est un bon profit là-bas.
‫Qui peut utiliser cela pour financer notre Je suis sur un magasin et maintenant traçons les ventes totales.
‫Nous voulons donc des ventes de voitures, nous voulons voir à quoi ressemblent nos ventes totales au fil du temps.
‫Donc, en quelque sorte, nous reproduisons ce graphique ici avec notre propre graphique de points de vente de voitures de données X est égal à la date de vente.
‫Et maintenant, de cette façon, vous pouvez appeler le dot plot directement sur le bloc de données d'un panda.
‫Il s'agit de la version de Panda de l'API matplotlib ou du wrapper de wrap up panda pour l'API matplotlib.
‫Nous allons donc simplement tracer des points de trame de données et nous le transmettons X, qui est la date, et maintenant Y, qui
‫est la colonne des ventes totales.
‫Voyons donc à quoi cela ressemble.
‫Ventes totales et je mettrai un point-virgule à la fin pour qu'il ne s'imprime pas.
‫Beau.
‫On y va.
‫C'est donc juste un exemple de la façon dont vous pouvez prendre.
‫Du code directement issu de la documentation ou un exemple que vous avez trouvé en ligne, et nous l'avons reproduit
‫ici.
‫Mais ensuite, nous en avons extrait les principes ou certains d'entre eux et les avons rassemblés avec nos propres données, puis
‫nous avons créé cette petite visualisation ici.
‫Alors maintenant, nous pouvons visualiser, OK, alors disons que nous avons vendu nos 10 voitures au cours des 10 premiers jours de janvier.
‫Maintenant, nos ventes totales augmentent vers la droite, ce qui est très agréable pour notre patron parce que c'est le
‫type de graphique qu'ils veulent voir les bénéfices vers la droite.
‫Et j'espère que vous commencez à avoir une idée du type de flux de travail que vous pouvez suivre
‫lorsque vous travaillez sur vos propres projets ou que vous travaillez sur des problèmes dont vous ne connaissez pas nécessairement la réponse.
‫Il s'agit de rechercher, d'essayer de trouver une sorte d'exemple, d'en tirer des informations et de voir ensuite
‫si cela fonctionne avec votre propre problème.
‫Maintenant, nous avons vu une ligne, et si nous essayions le nuage de points ?
‫Donc on a des ventes de voitures, dot plot X. Faisons-le avec le compteur kilométrique.
‫Cette fois.
‫Je ne veux pas les appeler K. M. Beau.
‫C'est le bon nom de colonne ?
‫Ouais.
‫Nous avons travaillé avec ces données pour une sorte de familiarité avec ce qui se passe en matière de prix.
‫Et puis, lorsque vous appelez la fonction plot, il y a un petit paramètre ici appelé kind, que nous pouvons
‫alimenter le type scatter pour, espérons-le, obtenir un nuage de points ici.
‫Eh bien, ce qui se passe, la dispersion nécessite que nous les appelions numériques, c'est notre colonne de prix, et non numérique, ce n'est
‫toujours pas numérique car ici, nous avons appelé comme type end.
‫Cela ne fera donc que transformer la colonne de prix en un entier pour exécuter cette seule ligne de code.
‫Cela ne va pas réaffecter la colonne de prix à un nombre entier.
‫Il s'agit toujours de chaînes dans le cadre de données des ventes de voitures.
‫Alors, que pouvons-nous faire pour que cela fonctionne?
‫Nous voulons réaffecter la colonne de prix à un prix entier et égal au prix de vente en tant que Taib, car nos prix seront
‫toujours des entiers.
‫L'argent est une valeur numérique.
‫Il est donc possible de réaffecter ce type de données à un entier.
‫Cela devrait fonctionner, alors allons-y.
‫Réaffecter la colonne de prix int.
‫Nuage de points de lot avec colonne de prix sous forme numérique, donc sans cette ligne de code.
‫Je vais commenter cela, nous allons obtenir une erreur ici, l'erreur de valeur nécessite que Wykeham soit numérique.
‫Mais qu'est-ce que nous faisons avec cette ligne ici, si nous décommentons.
‫Pour commenter et commenter le code, nous pouvons utiliser une barre oblique de commande, donc j'appuie simplement sur la barre oblique de commande ici.
‫Nous allons le réaffecter en tant que colonne numérique.
‫Alors on fait ça magnifique.
‫Nous avons maintenant un nuage de points de notre colonne d'odomètre par rapport au prix.
‫Et n'oubliez pas de supprimer ce petit bout de code ici, vous pouvez mettre un point-virgule juste à la fin.
‫Excellent.
‫Maintenant, je vois en quelque sorte quelques exemples ici de la façon dont nous pouvons commencer à tracer directement à partir d'une trame de
‫données Penders, nous en verrons quelques autres, mais nous terminerons cette vidéo avant qu'elle ne soit trop longue.
‫Donc en attendant, avant la suivante, peut-être que vous essayez de tracer quelques colonnes ensemble, quel que soit le type de tracé
‫que vous voulez faire.
‫Vous avez vu quelques graphiques à barres représentant un nuage de points et un graphique linéaire, pratiquez-le.
‫Et je vous verrai dans la prochaine vidéo.