Chào mừng trở lại.
Trong video trước, chúng ta đã tìm hiểu về cách nhập dữ liệu và sử dụng thư viện PANDAS để thao tác với khung dữ liệu
của chúng ta.
Bây giờ chúng ta hãy tìm hiểu thêm một chút về bước này, đó là làm sạch dữ liệu.
Và trong trường hợp này, chúng ta hãy thử giải quyết một vấn đề thú vị.
Hãy nói rằng thay vì lọc này, những gì chúng tôi muốn làm hoặc những gì sếp của chúng tôi đến và nói
với chúng tôi là anh ấy hoặc cô ấy muốn biết.
Tốt.
Những người chơi nào là một thỏa thuận tốt?
Những cầu thủ giỏi nhất về kỹ năng mà lương cũng thấp hơn.
Vì vậy, có lẽ chúng tôi có thể mua chúng tốt hơn.
Vì vậy, hãy nói rằng sếp muốn một vài điều từ bạn.
Nếu chúng ta quay lại Kaggle ở đây và xem dữ liệu của mình, nó thực sự sẽ có một liên kết đến tất cả các
cột mà dữ liệu này có.
Và giả sử ông chủ của chúng tôi muốn tìm hiểu giá trị thị trường hiện tại của cầu thủ và mức lương, vì vậy ông ấy hoặc cô ấy muốn
biết cầu thủ nào đang được định giá thấp ngay bây giờ.
Và có lẽ chúng tôi có thể đề nghị mua cầu thủ đó với giá thực sự tốt.
Vì vậy, trong khi chúng tôi muốn vẽ biểu đồ từ dữ liệu là giá trị, mức lương và rõ ràng là loại tên của cầu
thủ.
Bây giờ, nếu muốn, bạn có thể tạm dừng video và cố gắng tự làm điều này.
Nếu không, chúng ta hãy thử.
Hãy tạo một biến mới được gọi là một khung dữ liệu.
Và điều này sẽ thành công.
Sử dụng thư viện PANDAS, dữ liệu.
Phương thức khung sẽ chấp nhận khung dữ liệu trước đó của chúng tôi mà chúng tôi đã lấy, là toàn bộ tệp CSV của chúng
tôi.
Vì vậy, giả sử khung dữ liệu và sau đó chúng tôi sẽ chọn làm tham số thứ hai của chúng tôi các cột mà chúng tôi muốn.
Trong trường hợp này, chúng ta có thể cung cấp cho nó một mảng các cột mà chúng ta muốn, đó sẽ là tên.
Tiền công.
Và cuối cùng, một giá trị.
Vì vậy, chúng ta chỉ cần in DF một để xem liệu điều này có hoạt động hay không.
Của bạn đây.
Cứ như vậy, chúng ta có mức lương tên tuổi và giá trị của cầu thủ.
Thánh moly.
Messi.
Messi có mức lương khá cao.
Đó là một.
Đó là một mức lương tốt.
Được rồi, chúng ta hãy tiếp tục.
Bây giờ, đây là phần tiếp theo.
Chúng tôi có bảng này.
Nhưng dữ liệu không thực sự có ý nghĩa gì đối với chúng tôi ngay bây giờ.
Giả sử chúng ta muốn sắp xếp dữ liệu ngay bây giờ.
Bởi vì những gì chúng tôi muốn làm là chúng tôi muốn so sánh mức lương của mỗi cầu thủ với giá trị và có
lẽ có một cột khác được gọi là Sự khác biệt để xem cầu thủ nào có khoảng cách lớn nhất giữa tiền lương và
giá trị của họ.
Chà, chúng ta hãy thử và thử xem.
Bây giờ, lý tưởng nhất, chúng ta có thể tạo một cột khác bằng cách đơn giản nói DF một, chúng ta sẽ thêm sự khác biệt.
Và cột chênh lệch này đơn giản sẽ bằng với khung dữ liệu mà chúng ta đã xây dựng ở đây.
Và nó sẽ là.
Giá trị.
Trừ F một.
Lương cứ như vậy.
Hiện nay.
Nếu tôi chạy điều này, hãy thực hiện DF một và nhấp vào Chạy.
Ồ, tôi hiểu rồi.
Nếu tôi cuộn xuống hết cỡ, tôi sẽ thấy loại tác nhân mở không được hỗ trợ SW bốn trừ.
Vì vậy, tôi đang cố gắng trừ một chuỗi và một chuỗi.
Và chúng tôi đã biết về điều này trước đây.
Đúng.
Bạn có thể thấy ở đây rằng mức lương của một cầu thủ là bằng euro và họ được trả rất nhiều.
Vì vậy, đôi khi bạn có chữ M, là 4 triệu hoặc K cho hàng nghìn.
Vì vậy, chúng ta cần phải chuyển nó thành một int, phải không.
Vì vậy, chúng ta có thể làm điều đó khá dễ dàng một lần nữa bằng cách sử dụng python.
Bây giờ với phần này, bạn có thể thử và tự giải quyết vấn đề này và cố gắng chuyển đổi các giá trị và tiền lương
này thành một số nguyên và loại bỏ ký hiệu euro và M hoặc K cho hàng nghìn.
Hoặc nếu bạn muốn thực hiện việc này một cách nhanh chóng, bạn thậm chí có thể Google xung quanh vì đây là một vấn đề phổ biến.
Tất cả những gì bạn làm là Google cho gấu trúc chuyển đổi chuỗi thành int hoặc trong trường hợp của tôi, hãy xem xét googling xung quanh, tôi
đã tìm thấy chuyển đổi chuỗi 2. 90 K đến mức này trong khung dữ liệu gấu trúc.
Vì vậy, có vẻ như họ đang hỏi chính xác những câu hỏi mà chúng tôi có.
Và một lần nữa, là một nhà phát triển, bạn phải thực sự học cách bắt đầu sử dụng Google và tự tìm
câu trả lời vì rất có thể những người khác cũng có cùng câu hỏi với bạn.
Bây giờ, nếu tôi cuộn đến câu trả lời ở đây, bạn sẽ thấy rằng tôi nhận được một số câu trả lời trông quá phức tạp, nhưng tôi
thực sự thích câu trả lời này.
Vì vậy, giá trị để thả nổi.
Vì vậy, chúng tôi đang thay đổi một giá trị thành một số thực.
Chúng tôi cho nó một số loại X và thế là xong.
Vì vậy, điều này chuyển đổi giá trị của chúng tôi thành float.
Và bạn thấy ở đây rằng nó thay thế những thứ khác nhau cho chúng ta, chẳng hạn như K, M và B.
Vì vậy, đó là hoàn hảo.
Hãy sao chép cái này.
Và một lần nữa, tôi sẽ liên kết đến tài nguyên này để bạn có thể tự tìm hiểu.
Nếu tôi đi xem bóng đá của chúng tôi.
Hãy nhập hàm mà chúng ta có ở đây, đảm bảo rằng nó được định dạng đúng.
Vì vậy, bây giờ chúng ta có giá trị cho hàm float, điều này thật tuyệt.
Nếu chúng ta quay trở lại câu hỏi ở đây.
Thật không may, họ chỉ loại bỏ mục cuối cùng trong danh sách chứ không phải phần đầu.
Vì vậy, chúng tôi có thể tự mình làm điều đó vì chúng tôi cũng muốn loại bỏ ký hiệu đồng euro.
Vì vậy, thực sự có một cách khá dễ dàng để thực hiện việc này bằng cách sử dụng regex.
Vì vậy, hãy để tôi chỉ cho bạn.
Chúng ta có thể làm một biến tiền lương bằng DF một giờ khung dữ liệu.
Chúng ta sẽ lấy cột tiền lương.
Hãy làm cho cái này lớn hơn một chút để bạn có thể thấy.
Và cột lương này sẽ được thay thế.
Và phương thức thay thế cho phép chúng ta sử dụng regex.
Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là chúng tôi sẽ nói rằng chúng tôi muốn xóa ký hiệu đồng euro, vì vậy chúng ta hãy sao chép nó từ đây.
Chỉ như thế này.
Với một chuỗi rỗng.
Và sau đó tham số thứ ba là chỉ cho biết reg x bằng true.
Bây giờ nếu bạn vào Reg X 101 dotcom.
Và chúng tôi sao chép những gì chúng tôi vừa làm.
Vì vậy, chúng ta chỉ cần sao chép cái này.
Nếu tôi làm bất cứ điều gì với một ký hiệu đồng euro.
Bạn thấy rằng nó được đánh dấu ở đây.
Đó là những gì regex làm một lần nữa.
Đây là một cái gì đó mà tôi chỉ mới thử nghiệm.
Tin tôi đi, tôi không nhớ điều này trên đỉnh đầu của mình.
Tôi chỉ nhìn nó trước video này.
Vì vậy, chúng tôi thay thế tất cả các dấu hiệu của bạn bằng chuỗi trống.
Và sau đó cuối cùng nếu chúng tôi đi đến của chúng tôi.
Câu trả lời của StackOverflow.
Bạn nhớ ở đây rằng để chúng ta sử dụng giá trị để float, chúng ta chỉ đơn giản là không áp dụng giá trị
cho float.
Vì vậy, một lần nữa, nếu chúng ta đi xem bóng đá của chúng ta.
Chúng tôi sẽ chỉ nói dấu chấm.
Ứng dụng.
Có giá trị đối với.
Trôi nổi.
Đó là những gì chúng tôi có ở đây.
Và chúng ta cũng có thể làm điều tương tự vì giá trị.
Vì vậy, hãy nói giá trị.
Sẽ bằng nhau.
Giá trị ở đây và điều tương tự đang được áp dụng.
Và cuối cùng với các cột mới này, chúng ta có thể cập nhật chúng bằng cách chỉ cần nói DF một mức lương.
Sẽ là mức lương bằng nhau và sau đó là khung dữ liệu một.
Giá trị.
Sẽ có giá trị tương đương.
Vì vậy, bởi vì bây giờ chúng sẽ là số nguyên.
Bây giờ tôi có thể chạy hoạt động trừ này.
Và hy vọng nếu chúng tôi không mắc phải bất kỳ sai lầm nào, điều này sẽ thành công.
Chúng ta hãy có một cái nhìn.
Được rồi.
Nhìn kìa.
Chúng tôi có một cột chênh lệch mới chỉ trừ giá trị từ tiền lương.
Đáng kinh ngạc.
Điều cuối cùng tôi muốn làm là thực sự sắp xếp điều này để tôi có thể hiểu rõ hơn về nó.
Vì vậy, hãy làm cho phần cuối cùng, hãy nói sắp xếp.
Các giá trị.
Một lần nữa, một điều khác mà chúng ta nhận được từ gấu trúc.
Và chúng tôi sẽ sắp xếp theo cột khác biệt.
Và chúng tôi sẽ nói tăng dần.
Bằng sai.
Vì vậy, chúng tôi nhận được sự khác biệt lớn nhất trước tiên thay vì thấp nhất đến cao nhất.
Vì vậy, nếu tôi chạy điều này ngay bây giờ.
Nhìn kìa.
Tôi chọn những người chơi có sự khác biệt lớn nhất cho đến những người chơi thấp nhất.
Rất, rất tuyệt.
Vì vậy, đây là một video dài hơn một chút, nhưng tôi muốn cho bạn thấy ý tưởng làm sạch dữ liệu.
Đó là, chúng tôi đã loại bỏ mọi dữ liệu không cần thiết.
Chúng tôi đã chuyển đổi sang các loại hoặc dọn dẹp mọi thứ trong trường hợp chúng tôi cần bất cứ điều gì, và sau đó có lẽ thậm chí đã
thêm thông tin bổ sung mà chúng tôi có thể cần để chúng tôi có thể cải thiện hoặc nhận được thông tin chi tiết về những gì chúng tôi có thể muốn làm
tiếp theo.
Cùng nghỉ ngơi nhé và hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.