Bem vindo de volta.
No vídeo anterior, aprendemos como importar os dados e usar a biblioteca do panda para manipular nosso quadro
de dados.
Agora vamos aprender um pouco mais sobre esta etapa, que é limpar os dados e neste caso,
vamos tentar resolver um problema interessante.
Digamos que, em vez de filtrar o que queremos fazer ou o que nosso chefe vem e nos diz, é
o que ele quer saber.
Bem, quais jogadores são um bom negócio, quais jogadores são os melhores em termos de habilidade, mas também têm salários mais baixos,
então talvez possamos pagá-los melhor?
Então, digamos que o chefe queira algumas coisas de você.
Se voltarmos a Kagle aqui e olharmos nossos dados, na verdade ele terá um link para todas as colunas que
esses dados possuem.
E digamos que nosso chefe deseja descobrir o valor de mercado atual do jogador e o salário, então ele ou ela deseja saber qual
jogador está subvalorizado agora, e talvez possamos oferecer que podemos agarrar esse jogador por um
bom negócio.
Portanto, embora desejemos obter dos dados está o valor, o salário e, obviamente, a categoria de nome do jogador.
Agora, se quiser, você pode pausar o vídeo e tentar fazer isso sozinho, caso contrário, vamos tentar.
Vamos criar uma nova variável chamada de quadro de dados um, e isso vai pegar.
Usando a biblioteca do panda, os dados.
Método Frame, que aceitará nosso frame de dados anterior que capturamos, que é o nosso arquivo CSV inteiro.
Digamos que seja um quadro de dados e, em seguida, selecionaremos como nosso segundo parâmetro as colunas que desejamos.
Nesse caso, podemos fornecer a ele um array de colunas que desejamos e que serão nomeadas.
Remuneração.
E então, finalmente, um valor.
Então, vamos imprimir D. F. um para ver se isso está funcionando.
Pronto, assim mesmo, temos o nome salário e valor do jogador, puta merda, Messi, o Messi
tem um salário bem alto.
Aquilo é um.
É um bom desejo.
Tudo bem, vamos continuar agora, aqui está a próxima parte.
Temos esta mesa.
Mas os dados realmente não significam nada para nós agora.
Digamos que queremos classificar os dados agora.
Porque o que queremos fazer é comparar o salário de cada jogador com o valor e talvez
ter uma coluna diferente chamada diferença para ver qual jogador tem a maior diferença entre seu salário e
seu valor.
Bem, vamos tentar dar uma chance agora, idealmente, podemos apenas criar uma coluna diferente simplesmente
dizendo D. F. um, vamos adicionar diferença.
E essa coluna de diferença simplesmente vai se igualar ao quadro de dados que construímos aqui.
E vai ser o.
Avalie.
Menos o F.
O peso assim.
Agora.
Se eu executar isso, vamos fazer D. F. um e clique em executar.
Oh, recebo um erro se rolar até o fim, vejo um operando não suportado tipo S quatro menos.
Estou tentando subtrair uma string e uma string.
E já aprendemos sobre isso, certo?
Vocês podem ver aqui que o salário de um jogador é em euros e eles ganham muito.
Então, às vezes você tem o M, que é quatro milhões ou K para os milhares.
Portanto, precisamos converter isso em uma taxa Int para que possamos fazer isso com bastante facilidade.
Novamente, usando Python.
Agora, com esta parte, você pode tentar resolver isso sozinho e tentar converter esses valores e salários em um número inteiro e
remover a zona do euro e o caixa eletrônico ou o Reino Unido para os milhares.
Ou se quiser fazer isso rapidamente, você pode até pesquisar no Google, porque esse é um problema comum.
Tudo o que você faz é converter string para Ent. ou no meu caso, olhe para aquele pesquisando no Google.
Descobri converter a string dois vírgula nove Zürich para isso no quadro de dados PANDAS.
Portanto, parece que eles estão fazendo exatamente as mesmas perguntas que nós.
E, novamente, como desenvolvedor, você realmente precisa aprender a começar a pesquisar no Google e encontrar respostas por
conta própria, porque provavelmente outras pessoas têm as mesmas perguntas que você.
Agora, se eu rolar até a resposta aqui, você verá que obtenho algumas respostas que parecem muito complicadas, mas
eu realmente gosto desta.
Portanto, valor para flutuar.
Portanto, estamos alterando um valor para um float.
Damos a ele uma espécie de X e é isso.
Portanto, isso converte nosso valor para float e você vê aqui que substitui coisas diferentes para nós, como o
K e o B. Então isso é perfeito.
Vamos copiar isso.
E novamente, vou criar um link para este recurso para que você possa dar uma olhada por si mesmo se eu for ao nosso futebol.
Vamos inserir a função que temos aqui, certifique-se de que está formatada corretamente para que
agora tenhamos o valor para a função float, o que é ótimo se voltarmos à questão aqui.
Infelizmente, eles removem apenas o último item da lista e não a parte inicial, então podemos fazer isso nós mesmos
porque queremos remover o símbolo do euro também.
Portanto, há uma maneira bem fácil de fazer isso usando rejeições.
Então, deixe-me mostrar a você, podemos fazer uma variável de salário igual a D. F. quadro de dados de uma hora.
Vamos pegar a coluna salarial.
Vamos tornar isso um pouco maior para que você possa ver.
E essa coluna salarial vai ser substituída.
E o método replace nos permite usar regex, então o que podemos fazer é dizer que queremos remover o
símbolo do euro.
Então, vamos apenas copiar daqui.
Bem assim.
Com uma string vazia e o terceiro parâmetro é apenas dizer que regex é igual a verdadeiro.
Agora, se você for regex um em um dotcom.
E nós copiamos enquanto o fizemos, vamos apenas copiar isso.
Se eu fizer alguma coisa com um símbolo do euro.
Você vê que está destacado aqui.
Isso é o que regexp faz novamente.
Isso é algo que acabei de experimentar.
Acredite em mim, não me lembro disso de cabeça.
Eu apenas pesquisei antes deste vídeo, então substituímos todos os seus sinais pela string vazia e, finalmente, se
formos para o nosso.
Resposta de estouro de pilha, você lembra aqui que, para usarmos o valor para flutuar, simplesmente
não aplicamos o valor para flutuar.
Então, novamente, se formos para o nosso futebol.
Bem, basta dizer Dot.
Appli.
Valor para.
Flutuador.
É por isso que temos aqui.
E também podemos fazer a mesma coisa para o valor, então digamos valor.
Vai ser igual.
Valor aqui e a mesma coisa sendo aplicada.
E, finalmente, com essas novas colunas, podemos simplesmente atualizá-las simplesmente dizendo, D. F. um salário.
Vai igualar o salário.
E então dados de um.
Valor.
Vai ter o mesmo valor, então, como agora eles serão números inteiros, agora posso executar essa operação de menos e, com sorte,
se não cometermos nenhum erro, isso deve funcionar.
Vamos dar uma olhada.
Tudo bem, olhe para isso.
Temos uma nova coluna de diferença, que apenas subtrai o valor do salário.
Incrível.
A última coisa que quero fazer é realmente resolver isso para que eu possa entender melhor.
Então, vamos fazer para a última parte dizer sort.
Valores, novamente, outra coisa que recebemos dos pandas.
E vamos classificar pela coluna Diferença.
E diremos enviando.
É igual a falso.
Portanto, obtemos a maior diferença primeiro, em vez da menor para a maior.
Então, se eu executar isso agora.
Olha só, eu pego os jogadores com a maior diferença até os jogadores mais baixos,
muito, muito legal.
Portanto, este foi um vídeo um pouco mais longo, mas eu queria mostrar a vocês a
ideia de limpar os dados, ou seja, removemos todos os dados desnecessários, convertemos tipos ou limpamos as coisas caso
precisássemos de alguma coisa, e talvez até adicionamos mais informações de que podemos precisar para melhorar ou obter insights sobre o
que podemos fazer a seguir.
Vamos fazer uma pausa e até o próximo vídeo.