Content de te revoir.
Dans la vidéo précédente, nous avons appris à importer les données et à utiliser la bibliothèque du panda pour manipuler notre cadre
de données.
Maintenant, apprenons-en un peu plus sur cette étape qui consiste à nettoyer les données et dans ce cas,
essayons de résoudre un problème intéressant.
Disons qu'au lieu de filtrer ce que nous voulons faire ou ce que notre patron vient nous dire,
c'est qu'il veut savoir.
Eh bien, quels joueurs font une bonne affaire, quels joueurs sont les meilleurs en termes de compétences, mais qui ont aussi des salaires plus bas, alors
peut-être pouvons-nous mieux les payer ?
Alors disons que le patron veut quelques choses de vous.
Si nous revenons à Kagle ici et regardons nos données, il y aura en fait un lien vers toutes les colonnes
de ces données.
Et disons que notre patron veut connaître la valeur marchande actuelle du joueur et le salaire afin qu'il ou elle veuille savoir quel joueur
est sous-évalué en ce moment, et peut-être pouvons-nous proposer de saisir ce joueur pour une très
bonne affaire.
Ainsi, alors que nous voulons extraire des données, la valeur, le salaire et évidemment la catégorie de nom du
joueur.
Maintenant, si vous le souhaitez, vous pouvez mettre la vidéo en pause et essayer de le faire vous-même, sinon, essayons.
Créons une nouvelle variable appelée data frame one, et celle-ci va saisir.
En utilisant la bibliothèque du panda, les données.
Méthode Frame, qui acceptera notre trame de données précédente que nous avons récupérée, qui est l'intégralité de notre fichier CSV.
Disons donc un cadre de données, puis nous allons sélectionner comme deuxième paramètre les colonnes que nous voulons.
Dans ce cas, nous pouvons lui donner un tableau de colonnes que nous voulons qui sera nommé.
Salaire.
Et puis enfin, une valeur.
Imprimons donc simplement D. F. un pour voir si cela fonctionne.
Voilà, juste comme ça, nous avons le nom du salaire et la valeur du joueur, Holy Moly, Messi,
Messi a un salaire assez élevé.
C'est un.
C'est un beau souhait.
Très bien, continuons maintenant, voici la partie suivante.
Nous avons ce tableau.
Mais les données ne signifient vraiment rien pour nous en ce moment.
Disons que nous voulons trier les données maintenant.
Parce que ce que nous voulons faire, c'est comparer le salaire de chaque joueur avec la valeur et
avoir peut-être une colonne différente appelée la différence pour voir quel joueur a le plus grand écart entre son salaire
et sa valeur.
Eh bien, essayons maintenant, idéalement, nous pouvons simplement créer une colonne différente en disant simplement
D. F. un, nous allons ajouter la différence.
Et cette colonne de différence va simplement être égale au bloc de données que nous avons construit ici.
Et ce sera le.
Évaluer.
Moins le F.
Le poids juste comme ça.
À présent.
Si je lance ceci, faisons D. F. un et cliquez sur exécuter.
Oh, j'obtiens une erreur si je fais défiler jusqu'en bas, je vois l'opérande de type S quatre moins non pris en charge.
J'essaie donc de soustraire une chaîne et une chaîne.
Et nous avons déjà entendu parler de cela, n'est-ce pas ?
Vous pouvez voir ici que le salaire d'un joueur est en euros et qu'il est beaucoup payé.
Donc parfois vous avez le M, qui est de quatre millions ou K pour les milliers.
Nous devons donc convertir cela en un taux Int afin que nous puissions le faire assez facilement.
Encore une fois, en utilisant Python.
Maintenant, avec cette partie, vous pouvez essayer de résoudre ce problème vous-même et essayer de convertir ces valeurs et salaires en un
nombre entier et supprimer la zone euro et le guichet automatique ou le Royaume-Uni pour les milliers.
Ou si vous voulez simplement le faire rapidement, vous pouvez même faire le tour de Google, car il s'agit d'un problème courant.
Tout ce que vous faites, c'est que Google pour les pandas convertisse la chaîne en Ent. ou dans mon cas, regardez ça sur Google.
J'ai trouvé convertir la chaîne deux virgule neuf Zürich en celle-ci dans la trame de données PANDAS.
Il semble donc qu'ils posent exactement les mêmes questions que nous.
Et encore une fois, en tant que développeur, vous devez vraiment apprendre à commencer à chercher sur Google et à trouver des réponses par
vous-même, car il est fort probable que d'autres personnes se posent les mêmes questions que vous.
Maintenant, si je fais défiler jusqu'à la réponse ici, vous voyez que j'obtiens des réponses qui semblent trop compliquées,
mais j'aime beaucoup celle-ci.
Donc valeur à flotter.
Nous changeons donc une valeur en un flottant.
Nous lui donnons une sorte de X et c'est tout.
Cela convertit donc notre valeur en valeur flottante et vous voyez ici qu'elle remplace différentes choses pour nous, telles que
le K et le B. Alors c'est parfait.
Copions ceci.
Et encore une fois, je vais créer un lien vers cette ressource afin que vous puissiez jeter un coup d'œil par vous-même si je vais à notre football.
Entrons dans la fonction que nous avons ici, assurez-vous qu'elle est correctement formatée afin que nous ayons
maintenant la valeur de la fonction float, ce qui est génial si nous revenons à la question ici.
Malheureusement, ils ne suppriment que le dernier élément de la liste et non la partie de début, nous pouvons donc le faire
nous-mêmes car nous voulons également supprimer le signe euro.
Il existe donc en fait un moyen assez simple de le faire en utilisant les rejets.
Alors laissez-moi vous montrer, nous pouvons faire une variable de salaire qui est égale à D. F. trame de données d'une heure.
Nous allons saisir la colonne des salaires.
Agrandissons-le un peu pour que vous puissiez voir.
Et cette colonne de salaire va être remplacée.
Et la méthode replace nous permet d'utiliser regex, donc ce que nous pouvons faire, c'est dire que nous voulons supprimer
le signe euro.
Alors, copions-le à partir d'ici.
Juste comme ça.
Avec une chaîne vide, puis le troisième paramètre consiste simplement à dire que regex est égal à true.
Maintenant, si vous allez à regex one on one dotcom.
Et nous copions pendant que nous venons de le faire, copions simplement ceci.
Si je fais quelque chose avec un signe euro.
Vous voyez qu'il est mis en évidence ici.
C'est ce qu'ils regexp font à nouveau.
C'est quelque chose que je viens d'expérimenter.
Croyez-moi, je ne m'en souviens pas par cœur.
Je viens de chercher avant cette vidéo, donc on remplace tous vos signes par la chaîne vide et puis enfin,
si on passe à notre.
Réponse de débordement de pile, vous vous souvenez ici que pour que nous utilisions la valeur à flotter, nous n'appliquons
tout simplement pas de valeur à flotter.
Donc encore une fois, si nous allons à notre football.
Eh bien, dis juste Dot.
Appli.
Valeur à.
Flotter.
C'est pourquoi nous avons ici.
Et nous pouvons simplement faire la même chose pour la valeur, alors disons la valeur.
Va égaliser.
Valeur ici et la même chose étant appliquée.
Et puis enfin, avec ces nouvelles colonnes, on peut juste les mettre à jour en disant simplement, D. F. un salaire.
Va à salaire égal.
Et puis les données d'un.
Valeur.
Va avoir une valeur égale, donc parce que maintenant ce seront des entiers, je peux maintenant exécuter cette opération moins et, espérons-le, si
nous ne commettons aucune erreur, cela devrait fonctionner.
Regardons.
Très bien, regarde ça.
Nous avons une nouvelle colonne de différence, qui soustrait simplement la valeur du salaire.
Impressionnant.
La dernière chose que je veux faire, c'est de régler ce problème pour que je puisse mieux le comprendre.
Alors faisons pour la dernière partie disons trier.
Des valeurs, encore une fois, une autre chose que nous obtenons des pandas.
Et nous allons trier par la colonne Différence.
Et on dira envoi.
Égal à faux.
Nous obtenons donc la plus grande différence en premier au lieu de la plus faible à la plus élevée.
Donc si je lance ça maintenant.
Regardez ça, je reçois les joueurs avec la plus grande différence jusqu'aux joueurs les plus bas,
très, très cool.
C'était donc une vidéo un peu plus longue, mais je voulais vous montrer l'idée de nettoyer les données, c'est-à-dire
que nous avons supprimé toutes les données inutiles, nous avons converti des types ou nettoyé des éléments au cas où nous aurions
besoin de quelque chose, puis peut-être même ajouté des extras informations dont nous pourrions avoir besoin pour nous améliorer ou obtenir des idées sur ce
que nous pourrions vouloir faire ensuite.
Faisons une pause et je vous verrai dans la prochaine vidéo.