مرحبًا بعودتك.
في الفيديو السابق ، تعلمنا عن استيراد البيانات واستخدام مكتبة PANDAS لمعالجة إطار البيانات
لدينا.
الآن دعنا نتعلم المزيد عن هذه الخطوة ، وهي تنظيف البيانات.
وفي هذه الحالة ، دعونا نحاول حل مشكلة مثيرة للاهتمام.
لنفترض أنه بدلاً من هذا التصفية ، ما نريد فعله أو ما يأتيه رئيسنا
ويخبرنا به هو أنه يريد أن يعرف.
نحن سوف.
أي لاعبين صفقة جيدة؟
أي لاعبين هم الأفضل من حيث المهارة ولكنهم أيضًا رواتب أقل.
لذلك ربما يمكننا توفيرها بشكل أفضل.
لنفترض أن المدير يريد منك بعض الأشياء.
إذا عدنا إلى Kaggle هنا وألقينا نظرة على بياناتنا ، فسيكون لها بالفعل رابط لجميع الأعمدة التي تحتوي
عليها هذه البيانات.
ودعنا نقول أن رئيسنا يريد معرفة القيمة السوقية الحالية للاعب والأجر ، لذلك فهو يريد أن يعرف أي لاعب
مقيم بأقل من قيمته الحقيقية الآن.
وربما يمكننا أن نعرض أنه يمكننا الاستيلاء على هذا اللاعب مقابل صفقة جيدة حقًا.
لذلك بينما نريد الرسم البياني من البيانات هو القيمة والأجر وفئة اسم اللاعب بشكل
واضح.
الآن ، إذا أردت ، يمكنك إيقاف الفيديو مؤقتًا ومحاولة القيام بذلك بنفسك.
وإلا فلنجرّب ذلك.
لنقم بإنشاء متغير جديد يسمى إطار البيانات الأول.
وهذا سوف ينتزع.
باستخدام مكتبة PANDAS ، البيانات.
طريقة الإطار التي ستقبل إطار البيانات السابق الذي حصلنا عليه ، وهو ملف CSV بالكامل.
لنفترض أن إطار البيانات ثم سنختار الأعمدة التي نريدها كمعامل ثاني.
في هذه الحالة ، يمكننا إعطائها مجموعة من الأعمدة التي نريدها ، والتي ستكون الاسم.
الأجر.
ثم أخيرًا ، قيمة.
لذلك دعونا فقط نطبع DF واحد لمعرفة ما إذا كان هذا يعمل.
ها أنت ذا.
تمامًا مثل هذا ، لدينا اسم أجر وقيمة اللاعب.
مولي المقدسة.
ميسي.
أجر ميسي مرتفع للغاية.
هذا.
هذا أجر جميل.
حسنًا ، لنستمر.
الآن ، ها هو الجزء التالي.
لدينا هذا الجدول.
لكن البيانات لا تعني أي شيء لنا في الوقت الحالي.
لنفترض أننا نريد فرز البيانات الآن.
لأن ما نريد القيام به هو أننا نريد مقارنة أجر كل لاعب بالقيمة وربما يكون
لدينا عمود مختلف يسمى الفرق لمعرفة أي لاعب لديه أكبر فجوة بين أجره
وقيمته.
حسنًا ، دعنا نحاول ونجرب هذا.
الآن ، من الناحية المثالية ، يمكننا فقط إنشاء عمود مختلف بمجرد قول DF واحد ، سنضيف فرقًا.
وسيساوي عمود الاختلاف هذا إطار البيانات الذي أنشأناه هنا.
وستكون.
القيمة.
ناقص F واحد.
الأجر فقط من هذا القبيل.
حاليا.
إذا قمت بتشغيل هذا ، فلنقم بعمل DF واحد وانقر فوق تشغيل.
أوه ، أنا أحصل على هواء.
إذا قمت بالتمرير طوال الطريق لأسفل ، أرى نوع عامل تشغيل غير مدعوم SW أربعة ناقص.
لذا أحاول طرح سلسلة وسلسلة.
وقد تعلمنا عن هذا من قبل.
الصحيح.
يمكنك أن ترى هنا أن أجر اللاعب باليورو ويتقاضى الكثير.
لذلك أحيانًا يكون لديك حرف M ، وهو 4 ملايين أو K للآلاف.
لذا علينا تحويل هذا إلى int ، صحيح.
لذلك يمكننا فعل ذلك بسهولة تامة مرة أخرى باستخدام بايثون.
الآن مع هذا الجزء ، يمكنك محاولة حل هذا بنفسك ومحاولة تحويل هذه القيم والأجور
إلى عدد صحيح وإزالة علامة اليورو و M أو K للآلاف.
أو إذا كنت ترغب في القيام بذلك بسرعة ، يمكنك حتى البحث في Google لأن هذه مشكلة شائعة.
كل ما عليك فعله هو أن تقوم Google for pandas بتحويل السلسلة إلى int أو في حالتي ، ابحث عن تلك googling التي وجدت
حولها لتحويل السلسلة 2. 90 ك لهذا في إطار بيانات الباندا.
لذا يبدو أنهم يطرحون نفس الأسئلة التي لدينا بالضبط.
ومرة أخرى ، بصفتك مطورًا ، عليك أن تتعلم حقًا بدء البحث في Google والعثور على إجابات بنفسك
لأن الأشخاص الآخرين على الأرجح لديهم نفس الأسئلة التي لديك.
الآن ، إذا قمت بالتمرير إلى الإجابة هنا ، فسترى أنني أحصل على بعض الإجابات التي تبدو معقدة للغاية ، لكني
أحب هذه الإجابة حقًا.
لذا قيمة لتعويم.
لذلك نحن نغير قيمة إلى عدد عشري.
نعطيها نوعًا من X وهذا كل شيء.
لذا فإن هذا يحول القيمة إلى تعويم.
وترى هنا أنه يستبدل أشياء مختلفة بالنسبة لنا ، مثل K و M و B.
لذلك هذا مثالي.
دعونا ننسخ هذا.
ومرة أخرى ، سأربط هذا المورد حتى تتمكن من إلقاء نظرة بنفسك.
إذا ذهبت إلى كرة القدم لدينا.
دعنا ندخل الوظيفة التي لدينا هنا ، ونتأكد من تنسيقها بشكل صحيح.
إذن لدينا الآن قيمة دالة الطفو ، وهو أمر رائع.
إذا عدنا إلى السؤال هنا.
لسوء الحظ ، يقومون فقط بإزالة العنصر الأخير في القائمة وليس الجزء الأول.
لذلك يمكننا فعل ذلك بأنفسنا لأننا نريد أيضًا إزالة علامة اليورو.
هناك طريقة سهلة جدًا للقيام بذلك باستخدام regex.
لذلك اسمحوا لي أن أريك.
يمكننا عمل متغير أجر يساوي DF ساعة واحدة من إطار البيانات.
سنستحوذ على عمود الأجور.
لنجعل هذا أكبر قليلاً حتى تتمكن من الرؤية.
وسيتم استبدال عمود الأجور هذا.
وتسمح لنا طريقة الاستبدال باستخدام regex.
لذا ما يمكننا فعله هو أن نقول إننا نريد إزالة علامة اليورو ، لذا دعنا ننسخها من هنا.
تماما مثل هذا.
بسلسلة فارغة.
ثم المعامل الثالث هو أن نقول إن reg x يساوي true.
الآن إذا ذهبت إلى Reg X 101 dotcom.
وننسخ ما فعلناه للتو.
لذلك دعونا فقط ننسخ هذا.
إذا فعلت أي شيء بعلامة اليورو.
ترى أنه تم تمييزه هنا.
هذا ما يفعله regex مرة أخرى.
هذا شيء جربته للتو.
صدقني ، لا أتذكر هذا من أعلى رأسي.
لقد بحثت عنه للتو قبل هذا الفيديو.
لذلك نستبدل كل إشاراتك بسلسلة فارغة.
ثم أخيرًا إذا ذهبنا إلى.
إجابة StackOverflow.
تتذكر هنا أنه لكي نستخدم القيمة للتعويم ، فإننا ببساطة لا نطبق القيمة على
الطفو.
لذا مرة أخرى ، إذا ذهبنا إلى كرة القدم.
سنقول فقط نقطة.
يتقدم.
قيمة.
يطفو.
وهو ما لدينا هنا.
ويمكننا فعل الشيء نفسه بالنسبة للقيمة أيضًا.
لذلك دعنا نقول القيمة.
سوف يساوي.
القيمة هنا ويتم تطبيق نفس الشيء.
ثم أخيرًا باستخدام هذه الأعمدة الجديدة ، يمكننا فقط تحديثها بمجرد قول DF one wage.
سوف تساوي الأجر ثم بيانات الإطار الأول.
القيمة.
سوف تساوي القيمة.
لذلك لأن هذه ستكون أعدادًا صحيحة الآن.
يمكنني الآن تشغيل هذه العملية ناقص.
ونأمل إذا لم نرتكب أي أخطاء ، يجب أن ينجح هذا.
لنلقي نظرة.
حسنا.
انظر إلى ذلك.
لدينا عمود فرق جديد يطرح فقط القيمة من الأجر.
رائع.
آخر شيء أريد القيام به هو فرز هذا الأمر حتى أتمكن من فهمه بشكل أفضل.
لنفعل ذلك بالنسبة للجزء الأخير ، لنفترض فرز.
قيم.
مرة أخرى ، شيء آخر نحصل عليه من الباندا.
وسنقوم بالفرز حسب عمود الفرق.
ونقول تصاعدي.
يساوي خطأ.
لذلك نحصل على أكبر فرق أولاً بدلاً من الأدنى إلى الأعلى.
لذلك إذا قمت بتشغيل هذا الآن.
انظر إلى ذلك.
أحصل على اللاعبين ذوي الفارق الأكبر وصولاً إلى أقل اللاعبين.
رائع جدا.
لذلك كان هذا مقطع فيديو أطول قليلاً ، لكنني أردت أن أوضح لكم فكرة تنظيف البيانات.
أي أننا أزلنا أي بيانات غير ضرورية.
قمنا بالتحويل إلى أنواع أو تنظيف الأشياء في حال احتجنا إلى أي شيء ، ثم ربما أضفنا معلومات
إضافية قد نحتاجها حتى نتمكن من تحسينها أو الحصول على رؤى حول ما قد نرغب في القيام به بعد ذلك.
لنأخذ استراحة وسأراك في الفيديو التالي.