Selamat datang kembali.
Di video sebelumnya, kita belajar tentang mengimpor data dan menggunakan perpustakaan panda untuk memanipulasi bingkai data
kita.
Sekarang, mari kita pelajari sedikit lebih jauh tentang langkah ini, yaitu membersihkan data dan dalam hal ini, mari
kita coba memecahkan masalah yang menarik.
Katakanlah alih-alih menyaring ini apa yang ingin kita lakukan atau apa yang bos kita datang dan memberitahu kita
bahwa dia ingin tahu.
Nah, pemain apa yang bagus, pemain mana yang terbaik dalam hal keterampilan, tetapi juga gajinya lebih rendah, jadi mungkin kita
bisa membelinya dengan lebih baik?
Jadi, katakanlah bos menginginkan beberapa hal dari Anda.
Jika kita kembali ke Kagle di sini dan melihat data kita, itu sebenarnya akan memiliki tautan ke semua kolom yang
dimiliki data ini.
Dan katakanlah bos kita ingin mengetahui nilai pasar saat ini dari pemain dan upahnya sehingga dia ingin tahu pemain mana yang saat ini
undervalued, dan mungkin kami dapat menawarkan bahwa kami dapat mengambil pemain itu dengan harga yang
sangat bagus.
Jadi sementara yang ingin kita ambil dari data adalah nilai, upah dan jelas kategori nama pemainnya.
Sekarang, jika mau, Anda dapat menjeda video dan mencoba melakukannya sendiri, jika tidak, mari kita coba.
Mari kita buat variabel baru yang disebut bingkai data satu, dan ini akan diambil.
Menggunakan perpustakaan panda, data.
Metode bingkai, yang akan menerima bingkai data kami sebelumnya yang telah kami ambil, yang merupakan seluruh file CSV kami.
Jadi katakanlah bingkai data dan kemudian kita akan memilih sebagai parameter kedua kolom yang kita inginkan.
Dalam hal ini, kita bisa memberikan array kolom yang kita inginkan yang akan diberi nama.
Upah.
Dan akhirnya, sebuah nilai.
Jadi mari kita cetak saja D. F. satu untuk melihat apakah ini bekerja.
Begini, begitu saja, kami memiliki nama upah dan nilai pemain, moly suci, Messi, Messi
memiliki upah yang cukup tinggi.
Itu adalah.
Itu keinginan yang bagus.
Baiklah, mari kita lanjutkan sekarang, inilah bagian selanjutnya.
Kami memiliki meja ini.
Tetapi data tidak benar-benar berarti apa-apa bagi kami saat ini.
Katakanlah kita ingin mengurutkan data sekarang.
Karena yang ingin kita lakukan adalah kita ingin membandingkan upah setiap pemain dengan nilainya dan mungkin
memiliki kolom berbeda yang disebut selisih untuk melihat pemain mana yang memiliki selisih terbesar antara upah
dan nilainya.
Baiklah, mari kita coba sekarang, idealnya, kita bisa membuat kolom yang berbeda hanya dengan mengucapkan
D. F. satu, kita akan menambahkan perbedaan.
Dan kolom perbedaan ini akan sama dengan kerangka data yang telah kita buat di sini.
Dan itu akan menjadi.
Evaluasi.
Minus yang F.
Beratnya begitu saja.
Sekarang.
Jika saya menjalankan ini, mari kita lakukan D. F. satu dan klik jalankan.
Oh, saya mendapatkan kesalahan jika saya menggulir ke bawah, saya melihat operan yang tidak didukung tipe S empat minus.
Jadi saya mencoba untuk mengurangi string dan string.
Dan kita telah belajar tentang ini sebelumnya, kan?
Anda dapat melihat di sini bahwa upah seorang pemain dalam euro dan mereka dibayar banyak.
Jadi terkadang Anda memiliki M, yaitu empat juta atau K untuk ribuan.
Jadi kita perlu mengonversinya menjadi tarif Int agar kita bisa melakukannya dengan mudah.
Sekali lagi, menggunakan Python.
Sekarang, dengan bagian ini, Anda dapat mencoba dan menyelesaikannya sendiri dan mencoba mengubah nilai dan upah ini
menjadi bilangan bulat dan menghapus zona euro dan ATM atau Inggris untuk ribuan.
Atau jika Anda ingin melakukan ini dengan cepat, Anda bahkan dapat Google berkeliling, karena ini adalah masalah umum.
Yang Anda lakukan hanyalah Google untuk panda mengonversi string ke Ent. atau dalam kasus saya, lihat Googling itu.
Saya menemukan konversi string dua koma sembilan Zürich ke ini dalam bingkai data PANDAS.
Jadi sepertinya mereka menanyakan pertanyaan yang sama persis dengan yang kita miliki.
Dan lagi, sebagai seorang developer, Anda harus benar-benar belajar untuk memulai Googling dan mencari jawaban sendiri
karena kemungkinan besar orang lain memiliki pertanyaan yang sama dengan Anda.
Sekarang, jika saya menggulir ke jawaban di sini, Anda melihat bahwa saya mendapatkan beberapa jawaban yang terlihat terlalu rumit, tetapi saya
sangat menyukai yang ini.
Jadi nilai untuk mengapung.
Jadi kami mengubah nilai menjadi float.
Kami memberikan semacam X dan hanya itu.
Jadi ini mengubah nilai kita menjadi mengambang dan Anda lihat di sini bahwa itu menggantikan hal-hal yang berbeda untuk kita,
seperti K dan B. Jadi itu sempurna.
Mari kita salin ini.
Dan sekali lagi, saya akan menautkan ke sumber ini sehingga Anda dapat melihatnya sendiri jika saya pergi ke sepak bola kami.
Mari kita masukkan fungsi yang kita miliki di sini, pastikan itu diformat dengan benar sehingga
kita sekarang memiliki nilai untuk fungsi float, yang bagus jika kita kembali ke pertanyaan di sini.
Sayangnya, mereka hanya menghapus item terakhir dalam daftar dan bukan bagian awal, jadi kami bisa melakukannya sendiri
karena kami ingin menghapus tanda euro juga.
Jadi sebenarnya ada cara yang cukup mudah untuk melakukan ini menggunakan penolakan.
Jadi izinkan saya menunjukkan kepada Anda, kita dapat membuat variabel upah yang sama dengan D. F. kerangka data satu jam.
Kami akan mengambil kolom upah.
Mari kita membuat ini sedikit lebih besar sehingga Anda dapat melihat.
Dan kolom upah ini akan diganti.
Dan metode replace memungkinkan kita untuk menggunakan regex, jadi yang dapat kita lakukan adalah mengatakan bahwa kita ingin
menghapus tanda euro.
Jadi mari kita salin saja dari sini.
Seperti ini.
Dengan string kosong dan kemudian parameter ketiga adalah dengan mengatakan regex sama dengan benar.
Sekarang, jika Anda pergi ke regex one on one dotcom.
Dan kami menyalin sementara kami baru saja melakukannya, mari kita salin ini.
Jika saya melakukan sesuatu dengan tanda euro.
Anda melihat bahwa itu disorot di sini.
Itulah yang mereka lakukan lagi regexp.
Ini adalah sesuatu yang baru saja saya coba.
Percayalah, saya tidak ingat ini dari atas kepala saya.
Saya baru saja melihatnya sebelum video ini, jadi kami mengganti semua tanda Anda dengan string kosong dan akhirnya,
jika kami pergi ke kami.
Stack overflow menjawab, Anda ingat di sini bahwa agar kami menggunakan nilai untuk mengambang, kami
hanya tidak menerapkan nilai untuk mengambang.
Jadi sekali lagi, jika kita pergi ke sepak bola kita.
Nah, katakan saja Dot.
aplikasi
Nilai untuk.
Mengambang.
Itulah mengapa kita ada di sini.
Dan kita bisa melakukan hal yang sama untuk nilainya juga, jadi katakanlah nilai.
Apakah akan sama.
Nilai di sini dan hal yang sama diterapkan.
Dan akhirnya, dengan kolom baru ini, kita bisa memperbaruinya hanya dengan mengatakan, D. F. satu upah.
Apakah akan sama upah.
Dan kemudian data dari satu.
Nilai.
Akan menjadi nilai yang sama, jadi karena sekarang ini akan menjadi bilangan bulat, saya sekarang dapat menjalankan operasi minus ini dan semoga
jika kita tidak membuat kesalahan, ini akan berhasil.
Mari kita lihat.
Baiklah, lihat itu.
Kami memiliki kolom perbedaan baru, yang hanya mengurangi nilai dari upah.
Luar biasa.
Hal terakhir yang ingin saya lakukan adalah benar-benar menyelesaikan masalah ini sehingga saya dapat lebih memahaminya.
Jadi mari kita lakukan untuk bagian terakhir katakan sort.
Nilai, sekali lagi, hal lain yang kita dapatkan dari panda.
Dan kita akan mengurutkan berdasarkan kolom Perbedaan.
Dan kami akan mengatakan mengirim.
Sama dengan palsu.
Jadi kita mendapatkan perbedaan terbesar terlebih dahulu, bukan terendah ke tertinggi.
Jadi jika saya menjalankan ini sekarang.
Lihat itu, saya mendapatkan pemain dengan perbedaan terbesar sampai ke pemain terendah, sangat,
sangat keren.
Jadi ini adalah video yang sedikit lebih panjang, tetapi saya ingin menunjukkan kepada Anda ide
untuk membersihkan data, yaitu kami menghapus data yang tidak perlu, kami mengonversi jenis atau membersihkannya jika kami memerlukan sesuatu,
dan mungkin bahkan menambahkan tambahan informasi yang mungkin kami perlukan sehingga kami dapat meningkatkan atau mendapatkan wawasan tentang apa yang
mungkin ingin kami lakukan selanjutnya.
Mari kita istirahat dan sampai jumpa di video berikutnya.