欢迎回来｡
在上一个视频中, 我们学习了导入数据和使用PANDAS库处理数据框｡
现在, 让我们进一步了解这一步, 即清理数据｡
在这种情况下, 让我们来解决一个有趣的问题｡
假设我们想做什么, 或者我们的老板来告诉我们什么, 而不是这种过滤,
是他或她想知道｡
好吧, 我知道了
什么样的球员比较划算？
什么球员在技术方面是最好的, 但也是较低的工资｡
也许我们能买得起更好的｡
假设老板想从你这里得到一些东西｡
如果我们回到Kaggle, 看看我们的数据, 它实际上有一个链接, 指向所有数据列｡
假设我们的老板想知道球员的当前市场价值和工资, 那么他或她想知道现在哪个球员被低估了｡
也许我们可以提供我们可以抓住一个真正好的交易球员｡
因此, 虽然我们想从数据图表是价值, 工资, 显然是球员的名字类别｡
现在, 如果你愿意, 你可以暂停视频, 试着自己做｡
否则, 我们给予试看｡
让我们创建一个名为数据框1的新变量｡
这是要去抓｡
使用PANDAS库, 数据｡
Frame方法, 它将接受我们之前抓取的数据帧, 也就是整个CSV文件｡
假设是数据框, 然后选择所需的列作为第二个参数｡
在这种情况下, 我们可以给予它一个我们想要的列的数组, 它将是name｡
工资｡
最后是一个值｡
所以我们打印DF1看看是否正常｡
你去那里｡
就这样, 我们有了球员的名义工资和价值｡
天啊
梅西｡
梅西已经有了相当高的工资｡
那是一个｡
这是一个不错的工资｡
好吧, 我们继续｡
现在, 这是下一部分｡
我们有这张桌子｡
但这些数据现在对我们来说没有任何意义｡
假设我们现在要对数据进行排序｡
因为我们要做的是比较每个球员的工资和价值,
也许有一个不同的专栏, 叫做差异, 看看哪个球员的工资和价值之间的差距最大｡
好吧, 让我们让我们试着试试｡
现在, 理想情况下, 我们可以创建一个不同的列, 只需简单地说DF 1, 我们将添加差值｡
这个差列将等于我们在这里构建的数据帧｡
它将是｡
的价值｡
减去F｡
工资就这样｡
现在就去
如果我运行这个, 让我们运行DF 1, 然后单击“运行”｡
哦, 我有空气｡
如果我一直向下滚动, 我会看到不支持的操作类型SW 4减｡
所以我试着把一个字符串和一个字符串相减｡
我们以前也学过这个｡
好吧, 我知道了
你可以在这里看到, 一个球员的工资是以欧元为单位的, 他们得到了很多报酬｡
所以有时候M是400万, K是1000万｡
所以我们需要把它转换成整型｡
所以我们可以用python很容易地实现｡
现在有了这部分, 你可以自己解决这个问题, 试着把这些价值和工资转换成一个整数,
去掉欧元符号和代表千的M或K｡
或者如果你想快速完成这个任务, 你甚至可以在谷歌上搜索一下, 因为这是一个常见的问题｡
你所要做的就是谷歌熊猫转换字符串为整型, 或者在我的情况下, 看看谷歌周围, 我发现转换字符串2｡
90K到熊猫数据帧中的这个｡
所以看起来他们问的问题和我们问的完全一样｡
同样, 作为一名开发人员, 你必须真正学会开始谷歌搜索,
自己寻找答案, 因为很可能其他人也有同样的问题｡
现在, 如果我滚动到这里的答案, 你会看到我得到了一些看起来过于复杂的答案, 但我真的很喜欢这个答案｡
所以值要浮动｡
所以我们要把一个值改为浮点数｡
我们给予它打个X就行了｡
这就把我们的值转换成了浮点数｡
这里你可以看到它代替了不同的东西, 比如K, M和B.
那就完美了｡
复制这个｡
同样, 我将链接到这个资源, 这样你就可以自己看一看｡
如果我去我们的足球场｡
让我们输入这里的函数, 确保它的格式正确｡
所以我们现在有了浮点函数的值, 这很棒｡
如果我们回到这里的问题｡
不幸的是, 它们只删除列表中的最后一项, 而不是开始部分｡
所以我们可以自己做, 因为我们也想去掉欧元符号｡
所以实际上有一个非常简单的方法, 用regex｡
让我给你看看｡
我们可以做一个等于DF一小时数据帧的工资变量｡
我们去拿工资栏｡
让我们把它放大一点, 这样你就能看到了｡
这个工资栏要被替换了｡
replace方法允许我们使用正则表达式｡
所以我们可以说我们要去掉欧元符号, 所以我们从这里开始复制｡
就像这样｡
带空字符串｡
第三个参数就是说, reg x等于true｡
现在如果你去注册表X 101.
我们复制刚才的动作｡
所以我们复制一下｡
如果我用欧元符号做任何事｡
您可以看到它在这里突出显示｡
这也是正则表达式的作用｡
这是我刚做的实验｡
相信我, 我一点都不记得｡
我只是在这段视频之前查了一下｡
所以我们用空字符串替换所有的你的符号｡
最后, 如果我们去我们的｡
堆栈溢出应答｡
你们还记得, 为了让我们使用浮点值, 我们只是简单地不使用浮点值.
所以, 如果我们去踢足球｡
我们就说点｡
申请｡
值为｡
浮起来｡
这就是我们这里的情况｡
我们也可以对值做同样的事情｡
所以我们说价值｡
是打算平等的｡
这里的值和应用的值相同｡
最后, 对于这些新列, 我们只需简单地说DF一个工资就可以更新它们｡
工资和数据框一相等｡
的价值｡
就要等价了｡
因为现在这些都是整数｡
我现在可以运行这个减运算了｡
如果我们没犯错误的话, 这应该能成功｡
我们来看看｡
好吧, 我会的
你看那个｡
我们有一个新的差异列, 它只是从工资中减去价值｡
太棒了｡
我最不想做的就是把它排序, 这样我就能更好地理解它｡
我们来做最后一部分, 比如排序｡
价值观｡
再一次, 我们从熊猫身上得到另一个东西
我们将按差异列进行排序｡
我们会说上升｡
相等false｡
所以我们首先得到最大的差异, 而不是从最低到最高｡
所以如果我现在运行这个｡
你看那个｡
我得到的球员与最大的差异, 一直到最低的球员｡
非常, 非常酷｡
这段视频有点长, 但我想向你们展示清理数据的想法｡
也就是说, 我们删除了所有不必要的数据｡
我们转换为类型或清理东西, 以防我们需要任何东西,
然后甚至可能添加额外的信息, 我们可能需要, 以便我们可以改善或获得关于我们可能想要做什么的洞察力｡
让我们休息一下, 我们在下一个视频中再见｡