Ben tornato.
Nel video precedente, abbiamo appreso come importare i dati e utilizzare la libreria del panda per manipolare il nostro frame
di dati.
Ora impariamo un po' di più su questo passaggio, che consiste nel pulire i dati e, in questo
caso, proviamo a risolvere un problema interessante.
Diciamo che invece di questo filtrare ciò che vogliamo fare o ciò che viene il nostro capo e ci dice è
che lui o lei vuole sapere.
Bene, quali giocatori sono un buon affare, quali sono i migliori in termini di abilità, ma hanno anche stipendi più bassi, quindi
forse possiamo permetterceli di meglio?
Quindi diciamo che il capo vuole alcune cose da te.
Se torniamo a Kagle qui e guardiamo i nostri dati, in realtà avrà un collegamento a tutte le colonne che
hanno questi dati.
E diciamo che il nostro capo vuole scoprire l'attuale valore di mercato del giocatore e il salario, quindi vuole sapere quale giocatore è
sottovalutato in questo momento, e forse possiamo offrire di poter afferrare quel giocatore per un
ottimo affare.
Quindi mentre vogliamo trarre dai dati è il valore, lo stipendio e ovviamente la categoria del nome del giocatore.
Ora, se vuoi, puoi mettere in pausa il video e provare a farlo da solo, altrimenti proviamoci.
Creiamo una nuova variabile chiamata frame di dati uno, e questa verrà catturata.
Utilizzando la libreria del panda, i dati.
Metodo frame, che accetterà il nostro frame di dati precedente che abbiamo preso, che è il nostro intero file CSV.
Quindi diciamo frame di dati e poi selezioneremo come secondo parametro le colonne che vogliamo.
In questo caso, possiamo dargli un array di colonne che vogliamo che verrà nominato.
Salario.
E poi, infine, un valore.
Quindi stampiamo solo D. F. uno per vedere se funziona.
Ecco, proprio così, abbiamo il nome del salario e il valore del giocatore, Holy Moly, Messi, Messi
ha un salario piuttosto alto.
È un.
È un bel augurio.
Va bene, ora andiamo avanti, ecco la prossima parte.
Abbiamo questa tabella.
Ma i dati non significano davvero nulla per noi in questo momento.
Diciamo che ora vogliamo ordinare i dati.
Perché quello che vogliamo fare è confrontare lo stipendio di ciascun giocatore con il valore e avere forse
una colonna diversa chiamata differenza per vedere quale giocatore ha il divario maggiore tra il suo stipendio e il
suo valore.
Bene, proviamo a fare un tentativo ora, idealmente, possiamo semplicemente creare una colonna diversa semplicemente
dicendo D. F. uno, aggiungeremo la differenza.
E questa colonna della differenza sarà semplicemente uguale al frame di dati che abbiamo costruito qui.
E sarà il.
Valuta.
Meno la F.
Il peso proprio così.
Ora.
Se eseguo questo, facciamo D. F. uno e fare clic su Esegui.
Oh, ricevo un errore se scorro fino in fondo, vedo un operando di tipo S quattro meno non supportato.
Quindi sto cercando di sottrarre una stringa e una stringa.
E ne abbiamo già parlato prima, giusto?
Qui puoi vedere che lo stipendio di un giocatore è in euro e viene pagato molto.
Quindi a volte hai la M, che è quattro milioni o K per le migliaia.
Quindi dobbiamo convertirlo in un tasso Int in modo da poterlo fare abbastanza facilmente.
Ancora una volta, usando Python.
Ora, con questa parte, puoi provare a risolverlo da solo e provare a convertire questi valori e salari in
un numero intero e rimuovere l'Eurozona e l'ATM o il Regno Unito per le migliaia.
Oppure, se vuoi farlo velocemente, puoi anche usare Google in giro, perché questo è un problema comune.
Tutto quello che fai è Google per i panda convertire la stringa in Ent. o nel mio caso, guarda quel googling in giro.
Ho trovato convertire la stringa due virgola nove Zurigo in questo nel frame di dati PANDAS.
Quindi sembra che stiano facendo le stesse identiche domande che abbiamo noi.
E ancora, come sviluppatore, devi davvero imparare a iniziare a cercare su Google e a trovare risposte
da solo perché molto probabilmente altre persone hanno le tue stesse domande.
Ora, se scorro fino alla risposta qui, vedi che ottengo alcune risposte che sembrano eccessivamente complicate, ma
questa mi piace molto.
Quindi valore per galleggiare.
Quindi stiamo cambiando un valore in un float.
Gli diamo una specie di X e basta.
Quindi questo converte il nostro valore in float e vedi qui che sostituisce cose diverse per noi, come la
K e la B. Quindi è perfetto.
Copiamo questo.
E ancora, mi collegherò a questa risorsa in modo che tu possa dare un'occhiata tu stesso se vado al nostro calcio.
Inseriamo la funzione che abbiamo qui, assicuriamoci che sia formattata correttamente così ora abbiamo
il valore per la funzione float, il che è fantastico se torniamo alla domanda qui.
Sfortunatamente, rimuovono solo l'ultimo elemento nell'elenco e non la parte iniziale, quindi possiamo farlo da soli
perché vogliamo rimuovere anche il simbolo dell'euro.
Quindi in realtà c'è un modo abbastanza semplice per farlo usando gli scarti.
Quindi lascia che ti mostri che possiamo fare una variabile salariale che sia uguale a D. F. frame di dati di un'ora.
Prenderemo la colonna dei salari.
Rendiamolo un po' più grande così puoi vedere.
E questa colonna salariale verrà sostituita.
E il metodo di sostituzione ci consente di utilizzare l'espressione regolare, quindi quello che possiamo fare è dire che vogliamo rimuovere
il simbolo dell'euro.
Quindi copiamolo da qui.
Proprio come questo.
Con una stringa vuota e quindi il terzo parametro è semplicemente dire che l'espressione regolare è uguale a vero.
Ora, se vai a regex uno su uno dotcom.
E copiamo mentre lo abbiamo appena fatto, copiamo questo.
Se faccio qualcosa con un simbolo dell'euro.
Vedete che è evidenziato qui.
Questo è quello che fanno di nuovo regexp.
Questo è qualcosa che ho appena sperimentato.
Credimi, non me lo ricordo a memoria.
L'ho appena cercato prima di questo video, quindi sostituiamo tutti i tuoi segni con la stringa vuota e
infine, se andiamo al nostro.
Stack overflow answer, ti ricordi qui che per consentirci di utilizzare il valore per float, semplicemente
non applichiamo il valore per float.
Quindi di nuovo, se andiamo al nostro calcio.
Bene, dì solo Dot.
Appli.
Valore a.
Galleggiante.
Ecco perché siamo quassù.
E possiamo fare la stessa cosa anche per il valore, quindi diciamo valore.
Sta per eguagliare.
Valore qui e la stessa cosa viene applicata.
E poi finalmente, con queste nuove colonne, possiamo semplicemente aggiornarle dicendo semplicemente, D. F. uno stipendio.
Sta andando a parità di salario.
E poi i dati da uno.
Valore.
Sarà uguale al valore, quindi poiché ora questi saranno numeri interi, ora posso eseguire questa operazione meno e, si spera,
se non abbiamo commesso errori, dovrebbe funzionare.
Diamo un'occhiata.
Va bene, guarda quello.
Abbiamo una nuova colonna delle differenze, che sottrae semplicemente il valore dal salario.
Stupendo.
L'ultima cosa che voglio fare è risolvere questo problema così posso capirlo meglio.
Quindi facciamo per l'ultima parte diciamo sort.
Valori, ancora, un'altra cosa che otteniamo dai panda.
E ordineremo in base alla colonna Differenza.
E diremo invio.
Uguale a falso.
Quindi otteniamo prima la differenza più grande invece che dal più basso al più alto.
Quindi, se eseguo questo ora.
Guarda questo, ho i giocatori con la differenza più grande fino ai giocatori più bassi,
molto, molto fighi.
Quindi questo era un video un po' più lungo, ma volevo mostrarvi l'idea di pulire i dati, cioè
abbiamo rimosso tutti i dati non necessari, abbiamo convertito i tipi o ripulito le cose nel caso avessimo bisogno di qualcosa,
e poi forse anche aggiunto extra informazioni di cui potremmo aver bisogno in modo da poter migliorare o ottenere approfondimenti su ciò che
potremmo voler fare in seguito.
Facciamo una pausa e ci vediamo nel prossimo video.