‫Welkom terug, allemaal.
‫We gaan verder met onze lezingenreeks over bruikbare methoden op Pande, de serie en dataframes.
‫En in deel drie gaan we het hebben over algemene beschrijvingsmethoden en sorteermethoden.
‫Veel van deze methoden spreken eigenlijk voor zich.
‫Dus we gaan er in een korte tijd heel wat doornemen.
‫Laten we dus teruggaan naar het Jupiter-notebook en deze methoden verder onderzoeken.
‫Oke.
‫Hier ben ik in hetzelfde hoofdstuk, een notitieboekje waar we de vorige keer in zijn gebleven.
‫Nou, ik ga door en stel alles een beetje opnieuw in door te zeggen dat de F gelijk is aan PD.
‫Lees CSFI en ik ga die tip Slutsky inlezen terwijl we opnieuw archiveren, zodat we hier een nieuwe lei kunnen hebben.
‫En laten we beginnen te praten over alleen verschillende methodeaanroepen.
‫Veel hiervan zijn vrij eenvoudig.
‫En sommige hiervan heb je zelfs al eerder gezien, zoals die beschrijving, die je alleen de algemene beschrijving
‫van statistische methoden laat zien.
‫En zoals we eerder hebben besproken, zijn deze methoden soms niet voor elke kolom zinvol.
‫Het heeft bijvoorbeeld geen zin om de standaardafwijking voor de kolom met creditcardnummers te nemen, omdat de
‫creditcards niet echt hebben, ik bedoel, er zou een soort unieke identificatie moeten zijn versus het is
‫logisch om het gemiddelde te nemen totale rekeningen of standaarddeviatie van totale rekeningen enzovoort.
‫We hebben dit dus eerder zien groeien.
‫Ik heb ook gezegd dat ik dit persoonlijk soms graag transponeer om het leesbaarder te maken, afhankelijk van
‫wat ik eigenlijk zoek.
‫Nu rijst de vraag hoe ik mijn dataframe daadwerkelijk kan sorteren.
‫Nou, wat je hier kunt doen, is gewoon D zeggen. F. sorteerwaarden en vervolgens geeft u de kolom op waarop u
‫wilt sorteren.
‫Dus als ik op de tipkolom wilde sorteren, zeg ik sorteerwaarden en nu sorteert het de tipkolom
‫vanaf de laagste tot de hoogste.
‫En als je andersom wilt sorteren, in wezen een uitgave hebt die gelijk is aan onwaar, dan
‫verduidelijk je dat gewoon.
‫Dus standaard gaat het in oplopende volgorde van laag naar hoog.
‫Maar je kunt ook instemmen met vals zeggen om in aflopende volgorde van hoog naar laag te gaan.
‫Iets om te weten is dat het uw dataframe op geen enkele manier opnieuw ordent.
‫Het sorteert het gewoon op welke specifieke kolom u ook kijkt.
‫U moet ook weten dat u op verschillende kolommen of op meer dan één kolom kunt sorteren.
‫Dus wat ik daarmee bedoel, is dat we hier bijvoorbeeld kunnen zien dat als ik gewoon sorteer op.
‫De tipkolom.
‫Dus de eerste paar tips zijn allemaal hetzelfde, het is één dollar, één dollar, één dollar, één dollar.
‫Dus dat betekent dat ik eerst kan sorteren op de tipkolom en vervolgens op een andere kolom kan sorteren.
‫Laten we doorgaan en sorteren op de grootte van het feest.
‫En we merken dat we deze kolommen als een lijst hebben doorgegeven.
‫Dus wat dit doet, is dat het eerst begint bij de fooi en dat er dubbele fooi-waarden zijn.
‫Vervolgens wordt gesorteerd op de volgende kolom in dit geval.
‫Dus als ik dit bericht nu doe, is het één voor twee, één voor de maat.
‫En ik zou zijn doorgegaan en gedaan hebben als het wordt gezocht door de tip en dan voor elk van diezelfde tipwaarden wordt het gezocht door
‫de volgende kolom, wat in dit geval de grootte zou zijn, omdat ik op grootte wilde sorteren.
‫Dus het gaat van één tot twee enzovoort.
‫Hiermee kunt u dus niet slechts één kolom sorteren, maar meerdere kolomwaarden.
‫Vervolgens wil ik je laten zien hoe je de indexlocaties van de mannen en maximale waarden kunt pakken.
‫Dus.
‫Ik kan gewoon zeggen.
‫Total Bill en ik krijgen deze reeks totale factuurwaarden, als ik de maximale totale factuurwaarde wil,
‫bel ik Max.
‫Als ik de indexlocatie van de maximale waarde wil, bel ik IDEX Max.
‫Dus ik zeg IDEX Max.
‫En dit geeft eigenlijk de indexlocatie terug van waar deze maximale waarde plaatsvindt, wat
‫betekent dat ik dan de ILFC Passan 170 kan sadaf en ik die specifieke serie terugkrijg voor die maximale waarde en het is
‫hetzelfde voor Minimum's.
‫Ik zeg pak het minimum of IDEX.
‫Mannen om terug te gaan naar die locatie, en dan kan ik dat altijd doorgeven aan zes of zeven.
‫Dus zoals je je kunt voorstellen, zou ik deze man kunnen pakken en dat hier doorgeven in plaats van er zes
‫of zeven handmatig te geven.
‫Dus dit grijpt gewoon het hele dataframework voor wat de totale rekening ook is, het minimum, en het keert
‫terug naar dezelfde resultaten.
‫Dus nogmaals, het is Min Max en dan IDEX Max en de X-Men.
‫Dus als we de minimale maximale waarden pakken en dan ook de integer-locatie pakken, kunnen we ook een
‫snelle correlatiecontrole doen.
‫Dus daar de IDF dat CEO's functionaliteit zijn en dit geeft een paarsgewijze correlatie van kolommen terug.
‫Dus in wezen vertelt het u alleen hoe gecorreleerde kolomwaarden van elkaar zijn.
‫En dit werkt in het algemeen alleen met numerieke kolommen, omdat je zoiets als een Peerson-correlatiecoëfficiënt doet en
‫je het collegeboek kunt bekijken voor een Wikipedia-link over correlatie en wat het eigenlijk
‫doet.
‫Het zegt alleen maar hoe gecorreleerd deze waarden met elkaar zijn.
‫Dus gaan ze samen omhoog en samen omlaag of als de een omhoog gaat, gaat de ander omlaag of hebben ze
‫geen correlatie?
‫Dus hoe meer rond nul, dus de maximale waarde is één.
‫Dus de totale rekening is perfect gecorreleerd met zichzelf en dan zou de minimumwaarde negatief zijn.
‫In wezen bewegen deze twee waarden precies tegengesteld aan elkaar.
‫Dus aan de ene kant is de andere laag en het bereik is één op één negatief.
‫En altijd zie je langs de diagonaal deze omdat elke kolom perfect gecorreleerd is met
‫zichzelf.
‫En dan merk je ook dat er in wezen duplicaten zijn over de diagonaal omdat je dingen twee
‫keer aanroept.
‫TYP versus grootte zou dezelfde correlatie moeten hebben als grootte versus tip.
‫Dus nogmaals, je kunt die correlaties pakken met deze kernmethodeaanroep.
‫Dus nu we correlatiecontroles kennen, zou ik een idee-XML gebruiken.
‫Ik wil je de methode voor het tellen van waarden laten zien.
‫Het is een zeer handige manier om snel een telling per categorie te krijgen en dit heeft alleen zin om een categorische kolom aan te
‫roepen.
‫Dus als ik nog eens naar mijn dataframe kijk en ik bel D. F. Ga hierheen, let bijvoorbeeld op, ik heb
‫de sekskolom, die categorisch is.
‫Het is of een vrouw of een man.
‫Het is hier geen continue waarde, wat betekent, laten we ons voorstellen dat ik wilde uitzoeken hoeveel mannen
‫ik had en hoeveel vrouwen ik had, in wezen, hoeveel tellingen heb ik per mogelijke waarde?
‫De manier waarop we dit doen, is dat u de kolom waarin u geïnteresseerd bent gewoon categorisch noemt, zoals
‫een geslachtskolom.
‫En zeg dan dat de waarde telt, voer dit uit en het keert terug.
‫Je hebt 157 rijen die mannelijk zijn en zevenentachtig rijen die vrouwelijk zijn en vergelijkbaar zijn met de methode voor het
‫tellen van waarden.
‫Er is ook de unieke methode en de end unique methode.
‫Dus misschien heb je een kolom zoals de dagkolom waar we DFG-dag kunnen zeggen.
‫En als u dit uitvoert, weet u eigenlijk niet zeker welke dagen in uw gegevens aanwezig zijn.
‫Nou, wat je kunt doen is zeggen.
‫Uniek.
‫En het geeft de unieke dagen terug die hier aanwezig zijn, dataset in dit
‫geval die zondag, zaterdag, donderdag en vrijdag, we kunnen ook zeggen en uniek en dat rapporteert gewoon het aantal unieke
‫waarden.
‫Er waren dus vier unieke dagen daar.
‫Dat is hetzelfde als vragen naar de lengte.
‫Van deze unieke reeks.
‫En als je dan weer wilt weten hoeveel exemplaren er van elke dag zijn, dan
‫zou je kunnen zeggen dat de waarde hiervan telt en het laat je zien hoeveel exemplaren van zaterdag, zondag enzovoort.
‫Dus je hebt uniek en uniek.
‫En als je deze unieke waarden echt wilt tellen, kun je zeggen, ga je gang en geef me
‫de waardetellingen.
‫Nu wil ik het hebben over het uitschakelen of vervangen van waarden.
‫Ik ga je twee methoden laten zien.
‫De ene is de vervangingsmethode en de andere is de kaartmethode.
‫En ze lijken een beetje op elkaar.
‫Men gebruikt een woordenboek en men kan een lijst met waarden gebruiken.
‫Laten we u dus eerst de vervangmethode laten zien.
‫Dus als ik er naar kijk.
‫Hoofd, laten we ons voorstellen, ik wilde vrouwelijk en mannelijk vervangen door alleen de letters F en M, dus er zijn een aantal verschillende manieren waarop ik dit allemaal
‫kan doen om je te laten zien hoe je een enkele waarde kunt vervangen.
‫Soms is er een waarde die gewoon onjuist is of u wilt overschakelen in uw dataframe.
‫Dus dat is eigenlijk heel eenvoudig om te doen.
‫Je pakt gewoon de kolom waarin je geïnteresseerd bent.
‫Zeg vervang en dan de twee parameters, er staat, wat wil je vervangen en wat is de waarde waarmee je
‫het wilt vervangen?
‫Zo kan ik bijvoorbeeld zeggen.
‫We zijn waar we vrouwen hebben, ga je gang en vervang het door alleen de letter F, dus je voert dat uit en je zult
‫meteen merken dat we AIFS hebben in plaats van vrouwen.
‫Dit kan ook een lijst met waarden bevatten.
‫We kunnen zeggen: oké, het is vrouwelijk.
‫En dan mannelijk, en ze zorgen er gewoon voor dat de volgende lijst in dezelfde volgorde staat, dus dan zeg je,
‫oké, F is voor vrouwelijk en ga je gang.
‫En zeg mevrouw
‫ReMail, je voert dat uit en dan zal dat doorgaan en meerdere waarden vervangen, dat
‫is de vervangen methode, ik raad de vervangingsmethode ten zeerste aan als je slechts een enkele waarde gaat vervangen.
‫Dus misschien had u slechts enkele willekeurige waarden zonder waarden die u eenvoudig geen waarden kunt vervangen door een
‫nul of iets dergelijks met behulp van de vervangende methodeaanroep.
‫Vervolgens wil ik u de kaartfunctionaliteit laten zien.
‫De eerste stap om de kaart te gebruiken, is dat je een afbeelding maakt als
‫een woordenboek, dus in plaats van deze lijsten hier door te geven, zeg je eigenlijk, oké, vrouwen moeten worden toegewezen aan F komma en mannen moeten worden
‫toegewezen aan M.
‫Dus je maakt dit mapping-woordenboek en dan bel je sexier en ga je gang.
‫En in uw toewijzingswoordenboek, dus dit gaat dan verder en wijst deze waarden toe aan hun overeenkomende waarden in
‫deze kolom, en u krijgt hetzelfde resultaat.
‫Dus ik raad een woordenboekbenadering aan.
‫Als je dit voor veel items gaat doen, denk ik dat het makkelijker is om op deze manier te lezen en dan te vervangen.
‫Ik raad dit aan als u slechts van plan bent een of slechts twee bepaalde waarden te vervangen en de rest hetzelfde
‫wilt houden.
‫Je kunt deze dus natuurlijk een beetje verwisselen, maar vervangen is gemakkelijker met minder items die je wilt
‫vervangen.
‫Mapping is volgens mij gemakkelijker als je van plan bent veel items te vervangen.
‫En we hebben nog een paar methoden om u hier te laten zien.
‫Soms vragen mensen me hoe je om kunt gaan met dubbele rijen.
‫Dus in dit geval, als je dubbele rijen hebt, kun je D zeggen. F..
‫Gedupliceerd en wat dit doet, is dat u zult merken dat elk van deze uniek is, dus er
‫zijn geen dubbele rijen hierin.
‫Maar als u een gedupliceerde rij had, wordt deze true geretourneerd voor het allereerste exemplaar van een gedupliceerde rij.
‫Dus laat me het je laten zien door een heel eenvoudig dataframe te maken dat daadwerkelijk duplicaten heeft.
‫Ik zal dat dataframe hier zeggen, laten we zeggen één tot twee, en dan zullen we zeggen dat de kolommen een eigenlijk zijn de
‫indexnamen, excuseer me, zijn ABC.
‫Dus hier is mijn eenvoudige dataframe, ik heb een tot twee als ik om de duplicaten hiervan vraag, dus ik zeg ga je gang en vertel me
‫waar het is gedupliceerd.
‫Merk op dat het bij de allereerste duplicatie true wordt.
‫Dus dat betekent dat als ik hier nog een set tools heb, laten we doorgaan en de snelheid hebben en ik voer dit opnieuw
‫uit.
‫Dus nu heb ik de eerste unieke, dan de eerste duplicatie, de tweede duplicatie die ik uitvoer.
‫Dit begint waar te worden op en na de eerste toepassing.
‫Houd daar dus maar rekening mee.
‫Het markeert de volgende als duplicaten versus de eerste, wat meestal het gewenste
‫gedrag is.
‫En als u de duplicaten wilt verwijderen, hoeft u alleen maar te zeggen.
‫Laten vallen.
‫Duplicaten gebruiken gewoon de tijd om dit te voltooien, en dan zal het volgende duplicaten laten vallen.
‫En nog een paar terugroepacties over en dan ronden we dit gedeelte af.
‫Als laatste wil ik je laten zien dat soms handig de methode-aanroep tussen is
‫die je daadwerkelijk zal vertellen welke waarden in een bepaalde kolom tussen twee waarden liggen die je kiest.
‫Dus ik heb een kolom met totale rekeningen en stel dat ik de waarde wilde weten van de totale rekening die toevallig
‫tussen de 10 en 20 dollar lag.
‫Nou, ik bel gewoon tussen.
‫En dan wat ik hier ga doen.
‫Overschrijdt mijn ondergrens, laten we zeggen tien dollar en mijn limiet van 20 dollar, en als ik dan wil
‫dat het inclusief deze eindpunten is.
‫Dus als een rekening precies tien dollar is, wil ik dat er wel bij hebben.
‫We kunnen zeggen inclusief.
‫Is gelijk aan de ware we voeren dat uit en dan zal het me vertellen, waar of onwaar, is deze waarde
‫van de totale rekening tussen 10 en 20 dollar inclusief de eindpunten.
‫Dus nu we dat hebben, wat ik zou kunnen doen als ik het wilde, gebruik dit gewoon als een filter zelf.
‫Dus als ik Sadaf en dit dan doorgeef als een boolean-filter, in wezen met behulp van voorwaardelijke filtering
‫waar we eerder over hoorden, krijg ik nu alleen de totale rekeningen die tussen de 10 en 20 dollar
‫liggen.
‫Zeer handig hulpmiddel hier.
‫OK, dus dat is de tussenmethode.
‫En dan tot slot, ik ga je laten zien hoe je grijpt en de grootste en de kleinste.
‫Dus wat ik daarmee bedoel is dat we zeggen D. F..
‫En de grootste, dus dit pakt de eerste en het aantal rijen, gesorteerd op kolommen in aflopende volgorde.
‫Dus wat betekent dat eigenlijk?
‫Nou, laten we zeggen dat ik de tien kolommen wilde of neem me niet kwalijk, 10 rijen met de grootste tip.
‫Ik voer dat uit en nu kom ik hier terug bij mijn 10 wegen die de
‫grootste hit hadden, als ik wil, alleen de eerste twee grote stappen die we lopen, dat dit in wezen gewoon een sorteerwaarde is en dan vooruit bellen.
‫Dus je kunt je voorstellen dat dit precies hetzelfde is als zeggen D. F..
‫Sorteer waarden.
‫Per tip.
‫En dan gewoon zeggen, ga je gang en breng me gewoon terug, laten we zeggen nul tot twee, en in
‫dit geval willen we dat opklimmen onwaar is.
‫Dit is dus gewoon een snellere manier om dit te doen, en zoals je je kunt voorstellen, is er ook een kleinste.
‫Dat geeft ze de twee kleinste tips terug, wat in dit geval hetzelfde zou zijn als wanneer
‫ik hier zou zeggen, oplopend is waar.
‫En hier zijn dezelfde stukjes informatie, dus er is en kleinste en grootste, geef me
‫het eindnummer van de kleinste of grootste waarden voor een bepaalde kolom.
‫En de laatste die ik je wil laten zien, is soms bemonsteren.
‫Ik wil gewoon een willekeurige steekproef nemen van een dataframe.
‫U kunt D bellen. F. Steekproef.
‫En wat dit doet, bekijken we hier, er zijn twee manieren om dit te doen, wat erg handig is.
‫U kunt een bepaald aantal rijen terugsamplen of een fractie van uw dataframe terugsamplen.
‫Dus wat dit betekent is dat als ik vijf willekeurige rijen van mijn dataframe wil samplen, ik voorbeeld vijf zeg
‫en dit vijf willekeurige rijen zal retourneren.
‫Dus elke keer dat je dit uitvoert, zul je merken dat je elke keer vijf verschillende rijen terug moet krijgen, tenzij je super
‫veel geluk hebt.
‫Dus dit is opnieuw, vijf willekeurige rijen bemonsteren.
‫Of het andere wat ik kan doen is D zeggen. F. steekproef.
‫En zeg, ga je gang en steek een steekproef op basis van een breuk tussen nul en één, dus dit zal slechts 10 procent van de
‫rijen van mijn dataframe bemonsteren.
‫Dit is echt leuk, want dan hoef ik eigenlijk niet te weten hoe lang of mijn rijen in het dataframe
‫zijn.
‫Ik ga gewoon zeggen: ga je gang en stuur een monster van 10 procent terug.
‫Dus pak willekeurig 10 procent van de rijen in die tabel.
‫Oké, en dat is het.
‫Voor alle nuttige methoden, nogmaals, gebruik de notebook zeker als een snelle en nuttige referentie voor
‫jezelf.
‫Bedankt.
‫En ik zie je bij de volgende lezing.