Bienvenido de nuevo.
En el video anterior, aprendimos sobre la importación de datos y el uso de la biblioteca del panda para manipular nuestro marco
de datos.
Ahora, aprendamos un poco más sobre este paso, que es limpiar los datos y en este
caso, intentemos solucionar un problema interesante.
Digamos que en lugar de filtrar lo que queremos hacer o lo que viene y nos dice nuestro
jefe es que quiere saber.
Bueno, ¿qué jugadores son un buen negocio, qué jugadores son los mejores en términos de habilidad, pero también tienen salarios más bajos, así
que tal vez podamos pagarlos mejor?
Entonces, digamos que el jefe quiere algunas cosas de ti.
Si volvemos a Kagle aquí y miramos nuestros datos, en realidad tendrá un enlace a todas las columnas que
tienen estos datos.
Y digamos que nuestro jefe quiere averiguar el valor de mercado actual del jugador y el salario, por lo que quiere saber qué jugador está
infravalorado en este momento, y tal vez podamos ofrecer que podemos agarrar a ese jugador por un
buen trato.
Entonces, si bien queremos tomar de los datos es el valor, el salario y, obviamente, la categoría de nombre del
jugador.
Ahora, si lo desea, puede pausar el video e intentar hacerlo usted mismo, de lo contrario, intentemos.
Creemos una nueva variable llamada marco de datos uno, y esto va a agarrar.
Usando la biblioteca del panda, los datos.
Método de marco, que aceptará nuestro marco de datos anterior que hemos tomado, que es nuestro archivo CSV completo.
Entonces, digamos marco de datos y luego seleccionaremos como nuestro segundo parámetro las columnas que queremos.
En este caso, podemos darle una matriz de columnas que queramos que serán nombradas.
Sueldo.
Y finalmente, un valor.
Así que imprimamos D. F. uno para ver si esto está funcionando.
Ahí lo tienes, así, tenemos el nombre del salario y el valor del jugador, santo moly, Messi,
Messi tiene un salario bastante alto.
Eso es un.
Ese es un buen deseo.
Muy bien, sigamos ahora, aquí está la siguiente parte.
Tenemos esta mesa.
Pero los datos realmente no significan nada para nosotros en este momento.
Digamos que queremos ordenar los datos ahora.
Porque lo que queremos hacer es comparar el salario de cada jugador con el valor y quizás
tener una columna diferente llamada diferencia para ver qué jugador tiene la mayor brecha entre su salario y
su valor.
Bueno, intentemos probar esto ahora, idealmente, podemos crear una columna diferente simplemente diciendo
D. F. uno, vamos a agregar una diferencia.
Y esta columna de diferencia simplemente va a igualar el marco de datos que hemos construido aquí.
Y va a ser el.
Evalu.
Menos el F uno.
El peso así.
Ahora.
Si ejecuto esto, hagamos D. F. uno y haga clic en ejecutar.
Oh, obtengo un error si me desplazo hacia abajo, veo un operando de tipo S sin soporte cuatro menos.
Entonces estoy tratando de restar una cadena y una cadena.
Y hemos aprendido sobre esto antes, ¿verdad?
Puedes ver aquí que el salario de un jugador está en euros y le pagan mucho.
Entonces, a veces tienes la M, que es cuatro millones o K por los miles.
Por lo tanto, debemos convertir esto en una tasa de Int para poder hacerlo con bastante facilidad.
Nuevamente, usando Python.
Ahora, con esta parte, puede intentar resolverlo usted mismo e intentar convertir estos valores y salarios a un número entero
y eliminar la zona euro y el cajero automático o el Reino Unido por miles.
O si desea hacer esto rápidamente, incluso puede buscar en Google, porque este es un problema común.
Todo lo que hace es Google para pandas convertir la cadena a Ent. o en mi caso, mira eso buscando en Google.
Encontré convertir la cadena dos punto nueve Zürich a esto en el marco de datos PANDAS.
Así que parece que están haciendo exactamente las mismas preguntas que nosotros.
Y de nuevo, como desarrollador, tienes que aprender realmente a empezar a buscar en Google y a encontrar respuestas por tu
cuenta, porque lo más probable es que otras personas tengan las mismas preguntas que tú.
Ahora, si me desplazo a la respuesta aquí, verá que obtengo algunas respuestas que parecen demasiado complicadas, pero
realmente me gusta esta.
Así que vale la pena flotar.
Entonces estamos cambiando un valor a flotante.
Le damos una especie de X y eso es todo.
Entonces, esto convierte nuestro valor en flotar y ves aquí que reemplaza diferentes cosas para nosotros, como la
K y la B. Entonces eso es perfecto.
Copiemos esto.
Y de nuevo, vincularé este recurso para que puedas echar un vistazo por ti mismo si voy a nuestro fútbol.
Ingresemos la función que tenemos aquí, asegúrese de que esté formateada correctamente para que ahora
tengamos el valor para la función flotante, lo cual es genial si volvemos a la pregunta aquí.
Desafortunadamente, solo eliminan el último elemento de la lista y no la parte inicial, por lo que podemos hacerlo nosotros
mismos porque también queremos eliminar el símbolo del euro.
Entonces, en realidad, hay una manera bastante fácil de hacer esto usando rechazos.
Déjame mostrarte, podemos hacer una variable de salario que sea igual a D. F. marco de datos de una hora.
Vamos a agarrar la columna de salarios.
Hagamos esto un poco más grande para que pueda ver.
Y esta columna de salarios será reemplazada.
Y el método de reemplazo nos permite usar expresiones regulares, así que lo que podemos hacer es decir que queremos eliminar el
símbolo del euro.
Copiemos desde aquí.
Así.
Con una cadena vacía y luego el tercer parámetro es simplemente decir que la expresión regular es igual a verdadero.
Ahora, si va a regex uno a uno dotcom.
Y copiamos mientras lo acabamos de hacer, así que copiemos esto.
Si hago algo con el símbolo del euro.
Ves que está resaltado aquí.
Eso es lo que vuelve a hacer regexp.
Esto es algo con lo que acabo de experimentar.
Créame, no recuerdo esto de mi cabeza.
Acabo de buscarlo antes de este video, por lo que reemplazamos todos los signos tuyos con la cadena vacía y,
finalmente, si vamos a nuestro.
Respuesta de desbordamiento de pila, recuerde aquí que para que podamos usar el valor para flotar, simplemente
no aplicamos el valor para flotar.
Así que de nuevo, si vamos a nuestro fútbol.
Bueno, solo di Dot.
Appli.
Valor a.
Flotador.
Por eso tenemos aquí.
Y también podemos hacer lo mismo por el valor, así que digamos valor.
Va a igualar.
Valor aquí y se aplica lo mismo.
Y finalmente, con estas nuevas columnas, podemos actualizarlas simplemente diciendo, D. F. un salario.
Va a igual salario.
Y luego los datos de uno.
Valor.
Va a tener el mismo valor, así que debido a que ahora estos serán números enteros, ahora puedo ejecutar esta operación negativa y, con suerte,
si no cometimos ningún error, esto debería funcionar.
Echemos un vistazo.
Está bien, mira eso.
Tenemos una nueva columna de diferencias, que simplemente resta valor al salario.
Impresionante.
Lo último que quiero hacer es resolver esto para poder entenderlo mejor.
Así que, para la última parte, digamos ordenar.
Valores, nuevamente, otra cosa que obtenemos de los pandas.
Y ordenaremos por la columna Diferencia.
Y diremos enviar.
Igual a falso.
Entonces obtenemos la mayor diferencia primero en lugar de menor a mayor.
Entonces, si ejecuto esto ahora.
Mire eso, obtengo los jugadores con la mayor diferencia hasta los jugadores más bajos, muy,
muy bueno.
Así que este fue un video un poco más largo, pero quería mostrarles la idea
de limpiar los datos, es decir, eliminamos los datos innecesarios, convertimos tipos o limpiamos cosas en caso de que
necesitáramos algo, y luego quizás incluso agregamos más información que podríamos necesitar para mejorar u obtener información sobre lo que
podríamos querer hacer a continuación.
Tomemos un descanso y nos vemos en el siguiente video.