‫前回のビデオでは､ ここでこの不良品を作りました｡
‫では､ 同じようなものを作ってみましょう｡ しかし､ 自分たちのデータを使って､ プロットと一緒にデータ操作を少し練習して､
‫pandasとmap plot libのスキルを一緒に使ってみましょう｡
‫そこで､ まず価格欄をフォーマットすることにします｡
‫今はドルマークやコラムやコメントはいらないので､ 整数型にします｡
‫数値演算をするときには､ そういうのはいらないんです｡
‫そのために､ 車の販売に行き､ 価格の列を変更します｡
‫文字列にアクセスする必要があります｡
‫PANDASのコーナーで拝見しました｡
‫文字列､ ドット置換､ そしてここで少し正規表現を渡すことにします｡
‫これでよしとしよう｡
‫つまり､ 本質的には､ ドルとコンマとドットの記号を取得して､ こことここに置き換えてくださいということなのです｡
‫と置き換えるのです｡
‫空の文字列｡
‫それで､ これがどうなるのか見てみましょう｡
‫自動車販売｡
‫そこに自動車販売を加えなければならない｡
‫では､ 今どんな感じなのか見てみましょう｡
‫なるほど､ 美しい｡
‫でも､ 最後にゼロが2つ余分についているので､ それは困りますね｡
‫そこで､ 最後の2つのゼロを削除することにします｡
‫車販ができた｡
‫価格欄に再度アクセスしたい｡
‫Carsales Priceに再割り当てすることにしました｡
‫繰り返しになりますが､ やはり文字列です｡
‫では､ ドット文字列で何をしているのかを説明するために､ このgo here型を見てみましょう｡
‫あ､ シリーズなんですね｡
‫なるほど｡
‫でも､ それでいいんです｡
‫まあ､ これはまだ文字列ですから､ ここでドット文字列メソッドでアクセスするわけです｡
‫多分､ ゼロストリングにしたら､ そこそこいけると思います｡
‫つまり､ この小さなものにアクセスして､ それが文字列であることを教えてくれているのです｡
‫そのため､ まずSTRで文字列としてアクセスし､ 今度はスライシングで最後の2つを削除したいわけです｡
‫さて､ ここで自動車販売がどのようなものか見てみましょう｡
‫いやあ､ 削除しすぎましたね｡
‫そこで､ 私たちにできることは､ 再実行することです｡
‫この小さな問題を解決するために､ データフレームを再インポートする必要がありそうです｡
‫これは､ ジュピターセルがシーケンシャルモードで動作していることを思い出して､ リセットされることになるんだ｡
‫つまり､ このセルを複数回実行すると､ 価格列の最後の2桁が継続的に削除されることになります｡
‫これを実行し続ける限りは｡
‫だから､ それは困るんです｡
‫これで､ 価格カラムは希望通りの形式になりました｡
‫PDの日付範囲と同様になるサウダイト列を追加することにします｡
‫ここまで使った機能
‫有償の日付範囲｡
‫では､ そうしましょう｡
‫データ範囲1 1
‫デートを乗り越えたい｡
‫2020.
‫期間数です｡
‫これで､ 何日分追加するのか？
‫ここでは期間を設けています｡
‫それがパラメータなんですね｡
‫それで､ これが追加されるんですね｡
‫1000周期もありましたが､ 自動車販売のデータフレームには､ そんなに多くの周期は必要ありません｡
‫実際には､ 各行の日付の期間が欲しいだけなので､ 期間イコールLANの自動車販売台数で実現できます｡
‫そして､ 再び自動車販売データフレームを確認する｡
‫美しい｡
‫さて､ ここで販売時期が順次決まっていくわけです｡
‫それでいいんです｡
‫もしかしたら､ みんな連番で売っていなかったかもしれませんが､ 既存のデータフレームをどのように操作し始めるか､
‫その一例を作っただけなのです｡
‫そこで､ 次にやりたいことは､ 合計の列を作ることです｡
‫そこで､ すべての車を売って､ いくら儲かったかを集計し始めたいと思います｡
‫だから4000→5000→7000と増やしたら
‫このように､ それぞれの価格を累積的に加算していくので､ come someのような使い方ができるわけです｡
‫そこで､ 合計欄を作ってみましょう｡
‫これは自動車販売であるべきだ｡
‫売上高合計
‫そして､ 何を求めるか｡
‫価格欄が欲しい｡
‫そうなんです｡
‫車の販売価格｡
‫ドットコム
‫一部です｡
‫ここでどうなるか､ 見てみましょう｡
‫自動車販売｡
‫私たちは何をしたのでしょうか？
‫うまくいきましたね｡
‫しかし､ 価格カラムは文字列形式のままなので､ 文字列同士を連結しているだけです｡
‫では､ 販売価格を見てみましょう｡
‫ゼロドットDタイプ｡
‫あ､ それじゃちょっとつまらないですね｡
‫それを例証するために取り戻そう｡
‫文字列なんです｡
‫これでよしとしよう｡
‫つまり､ 価格カラムは文字列のままなのです｡
‫そこで､ これを解決するために､ まず整数型に変更してから､ come some関数を呼び出して､ ドットを型として実行できるようにする必要があります｡
‫インターホンあり｡
‫つまり､ 売上合計のカラムを価格カラムに再代入して､ int型の整数値にしているわけです｡
‫ドット累積和｡
‫これは理論的にはうまくいくはずですが､ いつものようにコードを実行してみてください｡
‫では､ 確認します｡
‫美しい｡
‫なるほど､ これは行ってしまいましたね｡
‫総売上､ 4000＋5000は9000＋7000､ 16000です｡
‫そして､ それが最後まで続くのです｡
‫つまり､ この10日間ほどですべての車を売った後､ 76,450円となるわけです｡
‫美しい｡
‫これはいい儲けになりますよ｡
‫それを島の資金に充てることができるんです｡
‫店舗を購入し､ 現在に至る｡
‫総売上高をプロットしてみよう｡
‫だから､ 車の販売が欲しいのです｡
‫当社の総売り上げがどのようなものか､ 時系列で見てみたいのです｡
‫このグラフを複製して､ 独自のデータで､ 車の販売台数ドットプロットXは販売日に相当します｡
‫そして､ ここで､ pandasのデータフレーム上で直接ドットプロットを呼び出すことができるようになりました｡
‫これは map plot lib API の panda 版､ または map plot lib API の pandas ラッパーです｡
‫そこで､ dataframe dot plot を実行し､ x は日付､ Y は総売上高のカラムを渡します｡
‫では､ これがどのようなものかを見てみましょう｡
‫売上高合計
‫そして､ プリントアウトされないように､ 最後にセミコロンを付けます｡
‫美しい｡
‫これでよしとしよう｡
‫ですから､ これはあくまで例として捉えてください｡
‫ドキュメントやネットで見つけた例からコードを書き､ それをここに再現しています｡
‫しかし､ その中から原理原則を取り出し､ 私たちのデータと合わせて､ この小さなビジュアライゼーションを作りました｡
‫これで可視化できるわけです｡
‫さて､ 1月の最初の10日間で10台の車を売ったとしよう｡
‫なぜなら､ 上司はこのようなグラフで利益が右肩上がりになることを望んでいるからです｡
‫自分のプロジェクトや､ 必ずしも答えがわかっていない問題に取り組むときのワークフローについて､
‫ご理解いただけたでしょうか｡
‫検索して､ 何らかの事例を見つけ､ そこから情報を得て､ 自分の問題で使えるかどうかを確認することです｡
‫これでラインプロットが見えてきました｡
‫散布図はどうだろう？
‫そこで､ 自動車販売台数のドットプロットxを用意しました｡
‫今回はオドメーターでやってみましょう｡
‫オドメーターコラム
‫右の欄がCam Beautifulです｡
‫名前は？
‫うん｡
‫このデータフレームは以前にも扱ったことがあるので､ 何が起こっているかはなんとなくわかっています｡
‫価格 プロット関数を呼び出すときに､ kindという小さなパラメータがありますが､ これをscatterの型に与えると､
‫うまくいけば散布図ができます｡
‫さて､ どうしたものか｡
‫Scatter では y カラムが数値である必要がありますが､ 当社の価格カラムは数値ではありません｡
‫ここではint型として呼び出しているので､ まだ数値ではありません｡
‫つまり､ この1行のコードを実行するために､ 価格カラムを整数に変えるだけなのです｡
‫価格カラムが整数になるように再代入されることはない｡
‫これらは､ 自動車販売データフレーム内の文字列のままです｡
‫では､ そのために私たちができることは何でしょうか｡
‫価格は常に整数であるため､ 価格カラムを整数の価格に､ イコール車の販売価格をint型に再割り当てしたいのです｡
‫Moneyは数値なので､ このデータ型はintegerに再代入しても問題ないでしょう｡
‫これでうまくいくはずです｡
‫だから､ 手に入れたのです｡
‫価格欄をENTに再割り当てする｡
‫プロット
‫価格カラムを数値化した散布図｡
‫そこで､ この行を除いて､ コメントアウトすることにします｡
‫ここでエラーになるんです｡
‫Value errorはyカラムを数値にする必要がありますが､ この行をアンコメントすると､ 何をしているかというと｡
‫アンコメントコードをコメントインするには､ コマンドスラッシュを行います｡
‫だから､ ここでコマンドスラッシュを押しているんだ｡
‫数値カラムとして再割り当てするので､ このように美しく仕上がります｡
‫これで､ オドメーター列と価格の散布図が出来上がりました｡
‫そして､ この小さなコードの一部を削除することを忘れないでください｡
‫最後にセミコロンを入れてもいいんですよ｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ ここではpandasのデータフレームから直接プロットする方法について､ いくつかの例を挙げてみました｡
‫もう少し見ますが､ 長くならないうちにこのビデオを終わります｡
‫ですから､ とりあえず､ 次作の前に､ これらの列をいくつかまとめてプロットしてみてください､
‫どんなプロットでもいいですから｡
‫棒グラフ､ 散布図､ 折れ線グラフはいくつか見たことがあると思います｡
‫その練習をして､ また次のビデオでお会いしましょう｡