Willkommen zurück.
Im vorherigen Video haben wir gelernt, wie man die Daten importiert und die Panda-Bibliothek verwendet, um unseren Datenrahmen
zu manipulieren.
Lassen Sie uns nun etwas mehr über diesen Schritt erfahren, der darin besteht, die Daten zu bereinigen, und in diesem
Fall versuchen wir, ein interessantes Problem zu lösen.
Sagen wir, anstatt dieses Filterns zu filtern, was wir tun wollen oder unser Chef kommt und uns sagt, ist, dass er
oder sie es wissen möchte.
Nun, welche Spieler sind ein gutes Geschäft, welche Spieler sind die besten in Bezug auf das Können, aber auch die niedrigeren Gehälter, also können
wir sie uns vielleicht besser leisten?
Nehmen wir an, der Chef will ein paar Dinge von Ihnen.
Wenn wir hier zu Kagle zurückkehren und uns unsere Daten ansehen, wird es tatsächlich einen Link zu allen Spalten
dieser Daten geben.
Und sagen wir, unser Chef möchte den aktuellen Marktwert des Spielers und den Lohn herausfinden, damit er oder sie wissen möchte, welcher Spieler gerade
unterbewertet ist, und vielleicht können wir anbieten, dass wir diesen Spieler zu einem wirklich guten
Geschäft schnappen.
Während wir also aus den Daten den Wert, den Lohn und natürlich die Namenskategorie des Spielers entnehmen wollen.
Wenn Sie möchten, können Sie das Video jetzt anhalten und versuchen, dies selbst zu tun, andernfalls probieren wir es aus.
Lassen Sie uns eine neue Variable namens Datenrahmen erstellen, und diese wird greifen.
Mit der Panda-Bibliothek, den Daten.
Frame-Methode, die unseren vorherigen Datenrahmen akzeptiert, den wir erfasst haben, der unsere gesamte CSV-Datei ist.
Sagen wir also Datenrahmen und dann wählen wir als zweiten Parameter die gewünschten Spalten aus.
In diesem Fall können wir ihm ein Array von Spalten geben, die benannt werden sollen.
Lohn.
Und schließlich ein Wert.
Also drucken wir einfach D. F. ein, um zu sehen, ob das funktioniert.
Da haben Sie es, einfach so, wir haben den Namenslohn und den Wert des Spielers, heiliger Moly, Messi,
Messi hat einen ziemlich hohen Lohn.
Das ist ein.
Das ist ein schöner Wunsch.
Alles klar, machen wir jetzt weiter, hier ist der nächste Teil.
Wir haben diesen Tisch.
Aber die Daten sagen uns im Moment nicht wirklich etwas.
Nehmen wir an, wir wollen die Daten jetzt sortieren.
Denn was wir tun wollen, ist, den Lohn jedes Spielers mit dem Wert zu vergleichen und vielleicht eine
andere Spalte namens Differenz zu haben, um zu sehen, welcher Spieler die größte Lücke zwischen seinem Lohn und seinem
Wert hat.
Lassen Sie uns das jetzt versuchen, idealerweise können wir einfach eine andere Spalte erstellen, indem wir einfach
D sagen. F. Erstens werden wir den Unterschied hinzufügen.
Und diese Differenzspalte wird einfach dem Datenrahmen entsprechen, den wir hier aufgebaut haben.
Und es wird die.
Bewerten.
Abzüglich des F.
Das Gewicht einfach so.
Jetzt.
Wenn ich das ausführe, machen wir D. F. ein und klicken Sie auf Ausführen.
Oh, ich erhalte eine Fehlermeldung, wenn ich ganz nach unten scrolle. Ich sehe den nicht unterstützten Operandentyp S vier minus.
Also versuche ich, eine Zeichenfolge und eine Zeichenfolge zu subtrahieren.
Und davon haben wir schon einmal erfahren, oder?
Sie können hier sehen, dass der Lohn eines Spielers in Euro ist und er viel bezahlt wird.
Manchmal haben Sie also das M, das vier Millionen oder K für Tausende ist.
Wir müssen dies also in eine Int-Rate umwandeln, damit wir das ganz einfach tun können.
Wieder mit Python.
Jetzt können Sie mit diesem Teil versuchen, das Problem selbst zu lösen und diese Werte und Löhne in eine ganze
Zahl umzuwandeln und die Eurozone und den Geldautomaten oder das Vereinigte Königreich für Tausende zu entfernen.
Oder wenn Sie dies nur schnell tun möchten, können Sie sogar googeln, da dies ein häufiges Problem ist.
Alles, was Sie tun müssen, ist, dass Google für Pandas String in Ent umwandelt. oder in meinem Fall, schauen Sie sich das an, googeln Sie herum.
Ich fand im PANDAS-Datenrahmen die Zeichenfolge zwei Komma neun Zürich in diese umwandeln.
Es sieht also so aus, als würden sie genau die gleichen Fragen stellen wie wir.
Und wieder müssen Sie als Entwickler wirklich lernen, selbst zu googeln und Antworten zu finden,
da höchstwahrscheinlich andere Leute die gleichen Fragen haben wie Sie.
Wenn ich hier zur Antwort scrolle, sehe ich, dass ich einige Antworten bekomme, die zu kompliziert aussehen, aber
diese mag ich wirklich.
Also Wert zu schweben.
Also ändern wir einen Wert in einen Float.
Wir geben ihm eine Art X und das war's.
Das wandelt also unseren Wert in Float um und Sie sehen hier, dass es für uns verschiedene Dinge ersetzt, wie zum Beispiel
das K und das B. Das ist also perfekt.
Lassen Sie uns das kopieren.
Und wieder werde ich auf diese Ressource verlinken, damit Sie sich selbst ein Bild machen können, wenn ich zu unserem Fußball gehe.
Geben wir die Funktion ein, die wir hier haben, und stellen Sie sicher, dass sie richtig formatiert ist,
damit wir jetzt den Wert für die Float-Funktion haben, was großartig ist, wenn wir hier auf die Frage zurückkommen.
Leider entfernen sie nur den letzten Punkt in der Liste und nicht den Anfangsteil, also können wir das einfach selbst
tun, weil wir auch das Eurozeichen entfernen wollen.
Es gibt also eine ziemlich einfache Möglichkeit, dies mithilfe von Ausschuss zu tun.
Lassen Sie mich Ihnen zeigen, dass wir eine Lohnvariable erstellen können, die D entspricht. F. ein Stunde Datenrahmen.
Wir werden uns die Lohnspalte schnappen.
Lassen Sie uns dies etwas größer machen, damit Sie es sehen können.
Und diese Lohnspalte wird ersetzt.
Und die Methode replace ermöglicht uns die Verwendung von Regex. Wir können also sagen, dass wir das
Eurozeichen entfernen möchten.
Also kopieren wir es einfach von hier aus.
Genau wie dieser.
Mit einem leeren String und dann ist der dritte Parameter einfach zu sagen, dass regex gleich true ist.
Nun, wenn Sie zu Regex gehen, eins-zu-eins-Dotcom.
Und wir kopieren, während wir es gerade getan haben, also kopieren wir das einfach.
Wenn ich etwas mit einem Eurozeichen mache.
Sie sehen, dass es hier hervorgehoben ist.
Das ist, was sie regexp wieder tun.
Das ist etwas, womit ich gerade experimentiert habe.
Vertrauen Sie mir, ich erinnere mich nicht aus dem Kopf.
Ich habe es gerade vor diesem Video nachgeschaut, also ersetzen wir alle deine Schilder durch die leere Zeichenfolge und dann endlich,
wenn wir zu unserem gehen.
Stapelüberlauf-Antwort, Sie erinnern sich hier, dass wir den Wert einfach nicht auf Float anwenden, damit wir
den Wert für Float verwenden können.
Also nochmal, wenn wir zu unserem Fußball gehen.
Sagen Sie einfach Punkt.
Appli.
Wert zu.
Schweben.
Deshalb haben wir hier oben.
Und wir können dasselbe auch für den Wert tun, also sagen wir Wert.
Wird gleich.
Wert hier und dasselbe wird angewendet.
Und schließlich, mit diesen neuen Spalten, können wir sie einfach aktualisieren, indem wir einfach D sagen. F. ein Lohn.
Wird Lohngleichheit sein.
Und dann Daten von einem.
Wert.
Wird den gleichen Wert haben, da dies jetzt ganze Zahlen sein werden, kann ich diese Minus-Operation jetzt ausführen und hoffentlich sollte dies
funktionieren, wenn wir keine Fehler gemacht haben.
Werfen wir einen Blick.
Gut, sieh dir das an.
Wir haben eine neue Differenzspalte, die nur den Wert vom Lohn abzieht.
Fantastisch.
Das Letzte, was ich tun möchte, ist, das wirklich zu klären, damit ich es besser verstehen kann.
Lassen Sie uns für den letzten Teil sagen, sortieren.
Werte, wieder eine andere Sache, die wir von Pandas bekommen.
Und wir sortieren nach der Spalte "Differenz".
Und wir sagen Senden.
Entspricht falsch.
Wir erhalten also zuerst den größten Unterschied statt vom niedrigsten zum höchsten.
Also wenn ich das jetzt starte.
Sehen Sie sich das an, ich bekomme die Spieler mit dem größten Unterschied bis hin zu den niedrigsten Spielern,
sehr, sehr cool.
Dies war also ein etwas längeres Video, aber ich wollte Ihnen die Idee zeigen, die Daten
zu bereinigen, d. h. wir haben alle unnötigen Daten entfernt, wir haben Typen konvertiert oder Dinge aufgeräumt, falls wir etwas
brauchten, und dann vielleicht sogar zusätzliche hinzugefügt Informationen, die wir möglicherweise benötigen, um uns zu verbessern oder Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was
wir als nächstes tun möchten.
Machen wir eine Pause und wir sehen uns im nächsten Video.