‫ยินดีต้อนรับกลับมานะทุกคน
‫เราจะดำเนินการต่อชุดการบรรยายเกี่ยวกับวิธีการที่เป็นประโยชน์ในซีรีส์ PANDAS และกรอบข้อมูล
‫และในส่วนที่สาม เราจะพูดถึงแค่วิธีการอธิบายทั่วไปและวิธีการจัดเรียง
‫วิธีการมากมายเหล่านี้อธิบายตนเองได้จริง
‫ดังนั้นเราจะผ่านค่อนข้างน้อยในเวลาเพียงเล็กน้อย
‫กลับไปที่ Jupyter Notebook และสำรวจวิธีการเหล่านี้เพิ่มเติม
‫เอาล่ะ ฉันอยู่ในสมุดบันทึก Jupyter ฉบับเดียวกับที่เราค้างไว้ในคราวที่แล้ว
‫สิ่งที่ฉันจะทำต่อไปก็คือการรีเซ็ตทุกอย่างโดยบอกว่า DF เท่ากับ PD อ่าน CSV และฉันจะอ่านเคล็ดลับนั้นที่ไฟล์
‫CSV อีกครั้ง เพื่อให้เรามีกระดานชนวนใหม่ที่นี่
‫เรามาเริ่มพูดถึงการเรียกเมธอดต่างๆ กัน
‫สิ่งเหล่านี้ค่อนข้างเรียบง่ายและบางส่วนที่คุณเคยเห็นมาก่อน เช่น DF อธิบาย ซึ่งจะแสดงคำอธิบายทั่วไปของวิธีการทางสถิติให้คุณเห็น
‫และอย่างที่เราคุยกันไปก่อนหน้านี้ บางครั้งวิธีการเหล่านี้ก็ไม่สมเหตุสมผลกับทุกคอลัมน์ ตัวอย่างเช่น
‫มันไม่สมเหตุสมผลเลยที่จะเอาค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับคอลัมน์หมายเลขบัตรเครดิต เพราะบัตรเครดิตไม่มี
‫หมายความว่าควรมีตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันบางประเภท เมื่อเทียบกับการคิดค่าใช้จ่ายรวมโดยเฉลี่ยหรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของยอดรวมและอื่นๆ
‫ถือว่าสมเหตุสมผล
‫เราจึงเคยเห็นอาลักษณ์มาก่อน
‫ฉันยังบอกด้วยว่าโดยส่วนตัวแล้วฉันชอบปรับเปลี่ยนบางครั้งเพื่อให้อ่านง่ายขึ้น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับสิ่งที่ฉันกำลังมองหาจริงๆ
‫ตอนนี้คำถามก็เกิดขึ้น ฉันจะจัดเรียง data frame ของฉันได้อย่างไร
‫สิ่งที่คุณสามารถทำได้คือเพียงแค่พูดว่าค่าการจัดเรียง DF จากนั้นคุณระบุคอลัมน์ที่คุณต้องการจัดเรียง
‫ดังนั้น ถ้าฉันต้องการเรียงลำดับตามคอลัมน์ปลาย ฉันบอกว่าการจัดเรียงค่า และตอนนี้ก็จัดเรียงคอลัมน์ส่วนปลายโดยเริ่มจากต่ำสุดไปจนถึงสูงสุด
‫และถ้าคุณต้องการจัดเรียงในทางกลับกัน โดยพื้นฐานแล้ว มีค่าการส่งเท่ากับ false คุณก็อธิบายให้กระจ่าง
‫ดังนั้นโดยค่าเริ่มต้น มันจะเรียงลำดับจากน้อยไปมากจากน้อยไปมาก
‫แต่คุณยังสามารถพูดได้ว่า ascending false เพื่อเรียงลำดับจากมากไปหาน้อยจากมากไปหาน้อย
‫สิ่งที่ควรทราบก็คือมันไม่ได้จัดลำดับกรอบข้อมูลของคุณใหม่แต่อย่างใด
‫มันก็แค่จัดเรียงตามคอลัมน์ใดก็ตามที่คุณกำลังดูอยู่
‫คุณควรทราบด้วยว่าจริงๆ แล้วคุณสามารถจัดเรียงตามคอลัมน์ต่างๆ หรือมากกว่าหนึ่งคอลัมน์ได้
‫ที่ผมหมายถึงก็คือ ตัวอย่างเช่น เราจะเห็นได้ว่าถ้าผมเรียงตาม
‫คอลัมน์เคล็ดลับ
‫ดังนั้นเคล็ดลับสองสามข้อแรกก็เหมือนกันหมด
‫มันคือ $1, $1, $1, $1
‫นั่นหมายความว่าฉันสามารถเรียงลำดับตามคอลัมน์ปลายก่อนแล้วจึงจัดเรียงตามคอลัมน์อื่น
‫ไปข้างหน้าและจัดเรียงตามขนาดของปาร์ตี้ และเราสังเกตเห็นว่าเราส่งคอลัมน์เหล่านี้เป็นรายการ
‫ดังนั้นสิ่งนี้คือการจัดเรียงตามส่วนปลายก่อน และหากมีค่าปลายที่ซ้ำกัน ก็จะจัดเรียงตามคอลัมน์ถัดไปในขนาดกรณีนี้
‫ดังนั้นหากฉันเรียกใช้ประกาศนี้ตอนนี้ จะเป็นหนึ่ง 2 ต่อ 1 สำหรับขนาด
‫และตอนนี้ก็ดำเนินการเสร็จแล้ว คือ จัดเรียงตามส่วนปลาย จากนั้นสำหรับค่าปลายที่เหมือนกันแต่ละค่านั้น จะจัดเรียงตามคอลัมน์ถัดไป
‫ซึ่งในกรณีนี้ จะเป็นขนาด เนื่องจากฉันต้องการจัดเรียงตามขนาด
‫มันก็เลยเป็นหนึ่ง หนึ่ง สอง สองเป็นต้น
‫ดังนั้น วิธีนี้จะช่วยให้คุณจัดเรียงได้ไม่เพียงแค่คอลัมน์เดียว แต่สามารถจัดเรียงค่าคอลัมน์ได้หลายค่า
‫ต่อไป ฉันต้องการแสดงวิธีคว้าตำแหน่งดัชนีของค่าต่ำสุดและสูงสุด
‫ดังนั้น.
‫ฉันสามารถพูดได้
‫บิลทั้งหมดและฉันได้รับชุดนี้ของมูลค่าบิลทั้งหมด
‫ถ้าฉันต้องการมูลค่าบิลทั้งหมดของ Mac ฉันจะโทรหา Max
‫หากฉันต้องการตำแหน่งดัชนีของค่าสูงสุด ฉันจะเรียกมันว่า x max
‫เลยบอกว่า ID X max.
‫และนี่จะคืนค่าตำแหน่งดัชนีของตำแหน่งที่ค่าสูงสุดนี้เกิดขึ้นจริง
‫ๆ ซึ่งหมายความว่าฉันสามารถพูดได้ว่า DF dot ILC ผ่านใน 170 และฉันได้รับซีรีย์นั้นสำหรับค่าสูงสุดนั้น
‫และมันก็เหมือนกันสำหรับขั้นต่ำ
‫ฉันบอกว่าคว้าขั้นต่ำหรือ ID x
‫ผู้ชายนำสถานที่นั้นกลับคืนมา แล้วฉันก็ผ่านมันเข้าไปที่ 67 ได้เสมอ
‫อย่างที่คุณจินตนาการได้ ฉันก็คว้าผู้ชายคนนี้แล้วส่งมันเข้าไป แทนที่จะให้
‫6 ถึง 7 ด้วยมือจริงๆ
‫ดังนั้นนี่จะดึงแถวกรอบข้อมูลทั้งหมดสำหรับสิ่งที่เรียกเก็บเงินทั้งหมดเป็นค่าต่ำสุดและส่งคืนผลลัพธ์เดียวกัน
‫อีกครั้งคือ Minimax แล้วก็ Max ของ IDC และ Min ของ IDC
‫ดังนั้นเมื่อจับค่าสูงสุดต่ำสุดแล้วจึงจับตำแหน่งจำนวนเต็ม เราก็สามารถตรวจสอบความสัมพันธ์อย่างรวดเร็วได้เช่นกัน
‫ดังนั้นมี DF
‫ฟังก์ชัน c0rr นั้นและสิ่งนี้ส่งคืนความสัมพันธ์แบบคู่ของคอลัมน์
‫โดยพื้นฐานแล้วมันบอกคุณว่าค่าคอลัมน์ที่สัมพันธ์กันเป็นอย่างไร
‫และโดยทั่วไปจะใช้ได้เฉพาะกับคอลัมน์ที่เป็นตัวเลขเท่านั้น
‫เนื่องจากคุณกำลังทำอะไรบางอย่าง เช่น ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน และคุณสามารถดูสมุดบันทึกการบรรยายสำหรับลิงก์
‫Wikipedia เกี่ยวกับสหสัมพันธ์และสิ่งที่มันทำจริงๆ
‫เป็นเพียงการบอกว่าค่าเหล่านี้สัมพันธ์กันอย่างไร
‫ขึ้นลงด้วยกันหรือขึ้น อีกตัวลง?
‫หรือไม่มีความสัมพันธ์กัน?
‫ดังนั้นพวกมันจึงมีค่าประมาณศูนย์มากกว่า
‫ดังนั้นค่าสูงสุดคือหนึ่ง
‫ดังนั้นยอดรวมจึงสัมพันธ์กับตัวมันเองอย่างสมบูรณ์แล้วค่าต่ำสุดจะเป็นค่าลบหนึ่ง
‫โดยพื้นฐานแล้ว ค่าทั้งสองนี้จะเคลื่อนที่ตรงข้ามกันโดยสิ้นเชิง
‫อันหนึ่งสูง อีกอันหนึ่งต่ำ และช่วงคือ -1 ถึง 1
‫และคุณจะเห็นตามเส้นทแยงมุมเสมอ เพราะแต่ละคอลัมน์สัมพันธ์กับตัวมันเองอย่างสมบูรณ์
‫แล้วคุณยังสังเกตเห็นว่ามีการทำซ้ำโดยพื้นฐานแล้วในแนวทแยงเพราะคุณเรียกสิ่งต่าง
‫ๆ สองครั้ง
‫เคล็ดลับกับขนาดควรมีความสัมพันธ์เหมือนกันกับขนาดกับส่วนปลาย
‫อีกครั้ง คุณสามารถคว้าความสัมพันธ์เหล่านั้นได้ด้วยการเรียกเมธอดหลักนี้
‫ตอนนี้เราทราบการตรวจสอบสหสัมพันธ์แล้ว ค่า Min ของ IDC และ IDC หมดแล้ว ฉันต้องการแสดงวิธีการนับค่าให้คุณดู
‫เป็นวิธีที่มีประโยชน์มากในการนับจำนวนต่อหมวดหมู่อย่างรวดเร็ว และวิธีนี้เหมาะสมที่จะเรียกคอลัมน์หมวดหมู่เท่านั้น
‫ดังนั้น ถ้าฉันดูดาต้าเฟรมของฉันอีกครั้ง และเรียก DF head ที่นี่ สังเกตว่า ฉันมีคอลัมน์เพศ ซึ่งจัดหมวดหมู่ได้ว่าเป็นเพศหญิงหรือชาย
‫มันไม่ใช่ค่าต่อเนื่องตรงนี้ ซึ่งหมายความว่าลองนึกภาพว่าผมอยากหาว่าผมมีตัวผู้กี่ตัวและตัวเมียมีกี่ตัว
‫โดยพื้นฐานแล้ว ฉันมีจำนวนเท่าใดต่อค่าที่เป็นไปได้
‫วิธีที่เราทำเช่นนี้คือคุณเพียงแค่เรียกคอลัมน์ที่คุณสนใจ
‫ที่เป็นหมวดหมู่เช่นคอลัมน์เพศ
‫แล้วบอกว่าการนับค่า รันนี่แล้วมันจะย้อนกลับมาว่าคุณมี 157 แถวที่เป็นผู้ชาย
‫และ 87 แถวเป็นผู้หญิง
‫และในทำนองเดียวกันกับวิธี Value Counts ก็มีวิธีที่ไม่ซ้ำและวิธีสุดท้ายที่ไม่ซ้ำ
‫ดังนั้น บางทีคุณอาจมีคอลัมน์ เช่น คอลัมน์วัน ซึ่งเราสามารถพูดได้ว่า DF de และหากคุณเรียกใช้สิ่งนี้ คุณไม่แน่ใจจริงๆ
‫ว่าชุดข้อมูลของคุณมีวันใดบ้าง
‫สิ่งที่คุณทำได้คือพูด
‫มีเอกลักษณ์.
‫และส่งคืนวันไม่ซ้ำกันที่มีอยู่ในชุดข้อมูลของคุณในกรณีนี้ นั่นคือ วันอาทิตย์ วันเสาร์ วันพฤหัสบดี
‫และวันศุกร์
‫เรายังทำได้คือพูดว่า end unique และรายงานจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำนั้นกลับคืนมา
‫ดังนั้นจึงมีสี่วันที่ไม่ซ้ำกันที่นั่น
‫นั่นก็เหมือนกับการขอความยาว
‫ของอาร์เรย์ที่ไม่ซ้ำกันนี้
‫แล้วถ้าคุณอยากทราบอีกครั้งว่า แต่ละวันมีกี่กรณี?
‫คุณสามารถพูดได้ว่ามูลค่านับสิ่งนี้
‫และแสดงจำนวนเหตุการณ์ในวันเสาร์ อาทิตย์ และอื่นๆ
‫ดังนั้นคุณจึงมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว
‫แล้วถ้าคุณต้องการนับค่าที่ไม่ซ้ำกันเหล่านี้จริงๆ คุณสามารถพูดได้ว่า ไปข้างหน้าและนับค่าให้ฉัน
‫ตอนนี้ฉันต้องการพูดคุยเกี่ยวกับการเปลี่ยนหรือแทนที่ค่า
‫ผมจะแสดงให้คุณเห็นสองวิธี
‫หนึ่งคือวิธีการแทนที่และอีกวิธีหนึ่งคือวิธีการของแผนที่และก็คล้ายกัน
‫หนึ่งใช้พจนานุกรมและอีกรายการหนึ่งสามารถใช้รายการค่าได้
‫ก่อนอื่นเรามาแสดงวิธีการแทนที่กันก่อน
‫ดังนั้นหากผมลองพิจารณาดู
‫หัว ดีเอฟ.
‫ลองนึกภาพว่าฉันต้องการแทนที่ตัวผู้และตัวผู้ด้วยตัวอักษร F และ M ดังนั้นจึงมีสองวิธีที่ฉันสามารถทำได้
‫ก่อนอื่นฉันจะแสดงวิธีการแทนที่ค่าเดียว
‫บางครั้งมีค่าที่ไม่ถูกต้องหรือคุณต้องการเปลี่ยนใน dataframe ของคุณ
‫นั่นเป็นเรื่องง่ายจริงๆที่จะทำ
‫คุณเพียงแค่หยิบคอลัมน์ใดก็ได้ที่คุณสนใจ
‫บอกว่าเปลี่ยน
‫แล้วพารามิเตอร์สองตัวที่เขียนว่า คุณต้องการเปลี่ยนค่าอะไร และคุณต้องการแทนที่ด้วยค่าอะไร
‫ตัวอย่างเช่นฉันสามารถพูดได้
‫ที่ไหน?
‫ที่เรามีผู้หญิง
‫ไปข้างหน้าและแทนที่ด้วยตัวอักษร F
‫ดังนั้นคุณดำเนินการนั้นและคุณจะสังเกตเห็นได้ทันทีว่าเรามี FS แทนที่จะเป็นผู้หญิง
‫นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในรายการค่าได้อีกด้วย
‫เราสามารถพูดได้ไม่ว่าผู้หญิงที่ไหน
‫แล้วส่งทางไปรษณีย์ และคุณแค่ต้องแน่ใจว่ารายการถัดไปอยู่ในลำดับเดียวกัน
‫แล้วคุณจะบอกว่า oc f สำหรับผู้หญิง แล้วไปต่อ
‫และเช่นเดียวกับจดหมาย
‫คุณเรียกใช้สิ่งนั้นจากนั้นจะดำเนินการต่อและแทนที่หลายค่า
‫นั่นคือวิธีการแทนที่
‫ฉันขอแนะนำวิธีการแทนที่หากคุณกำลังจะแทนที่ค่าเดียว
‫ตัวอย่างเช่น บางทีคุณอาจมีเพียงค่า Null แบบสุ่ม คุณสามารถแทนที่ค่า Null ได้อย่างง่ายดายด้วยศูนย์หรืออะไรทำนองนั้น
‫ใช้วิธีการแทนที่การเรียก
‫ต่อไป ฉันต้องการแสดงฟังก์ชันแผนที่
‫ขั้นตอนแรกในการใช้แผนที่คือคุณสร้างแผนที่เป็นพจนานุกรมจริงๆ
‫ดังนั้นแทนที่จะส่งผ่านรายการเหล่านี้ที่นี่ คุณจะบอกว่า เอาล่ะ ผู้หญิงควรถูกจับคู่กับ
‫f ลูกน้ำ และผู้ชายควรถูกจับคู่กับ M
‫ดังนั้นคุณจึงสร้างพจนานุกรมการทำแผนที่นี้ แล้วคุณเรียกเซ็กส์ที่นี่ และเดินหน้าต่อไป
‫และส่งผ่านพจนานุกรมการทำแผนที่ของคุณ
‫ดังนั้นสิ่งนี้จะดำเนินการต่อไปและจับคู่ค่าเหล่านี้กับค่าที่ตรงกันในคอลัมน์นี้
‫และคุณจะได้ผลลัพธ์กลับมาเหมือนเดิม
‫ดังนั้นผมขอแนะนำแนวทางพจนานุกรมถ้าคุณจะทำสิ่งนี้สำหรับหลาย ๆ รายการ
‫ฉันคิดว่ามันง่ายกว่าที่จะอ่านด้วยวิธีนี้
‫แล้วเปลี่ยน.
‫ฉันแนะนำว่าหากคุณตั้งใจจะแทนที่ค่าเฉพาะหนึ่งหรือสองค่า และคุณต้องการคงค่าที่เหลือไว้เหมือนเดิม
‫เห็นได้ชัดว่าคุณสามารถแลกเปลี่ยนสิ่งเหล่านี้ได้ แต่การแทนที่นั้นง่ายกว่าด้วยรายการน้อยกว่าที่คุณต้องการเปลี่ยน
‫ฉันคิดว่าการทำแผนที่จะง่ายกว่าถ้าคุณตั้งใจที่จะเปลี่ยนไอเท็มจำนวนมาก
‫และเรายังมีอีกสองสามวิธีที่จะแสดงให้คุณเห็นที่นี่
‫บางครั้งมีคนถามฉันว่าคุณจะจัดการกับแถวที่ซ้ำกันได้อย่างไร
‫ดังนั้น ในกรณีนี้ หากคุณมีแถวที่ซ้ำกัน คุณสามารถพูดได้ว่า df
‫ซ้ำซ้อน
‫และสิ่งที่ทำคือ คุณจะสังเกตเห็นว่าสิ่งเหล่านี้มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว
‫ดังนั้นจึงไม่มีแถวที่ซ้ำกันในเรื่องนี้
‫แต่ถ้าคุณมีแถวที่ซ้ำกัน มันจะคืนค่าเป็นจริงสำหรับอินสแตนซ์แรกของแถวที่ซ้ำกัน
‫ให้ฉันแสดงให้คุณเห็นโดยการสร้าง dataframe แบบง่าย ๆ ที่ซ้ำกันจริง ๆ
‫ฉันจะบอกว่าเฟรมข้อมูล PD ที่นี่ สมมติว่า 1 ถึง 2 แล้วเราจะบอกว่าคอลัมน์เป็นชื่อดัชนีหรือที่จริงแล้ว
‫ขอโทษนะคะคือเอบีซี
‫นี่คือกรอบข้อมูลอย่างง่ายของฉัน
‫ฉันมี 1 ถึง 2
‫ถ้าฉันขอรายการซ้ำในเรื่องนี้ ฉันจะบอกว่าไปข้างหน้าและบอกฉันว่ามันซ้ำกันที่ไหน
‫สังเกตว่ามันจะกลับเป็นจริงในการทำซ้ำครั้งแรก
‫นั่นหมายความว่าถ้าผมมีชุดสองตัวตรงนี้ ลุยเลย และเร่งความเร็ว แล้วผมจะรันอีกครั้ง
‫ตอนนี้ผมมียูนิคตัวแรก แล้วก็อันแรก
‫การทำซ้ำครั้งที่สอง
‫ฉันเรียกใช้สิ่งนี้
‫มันจะเริ่มกลับมาเป็นจริงในและหลังจากการทำซ้ำครั้งแรก
‫ดังนั้นจงจำไว้
‫มันจะทำเครื่องหมายรายการต่อมาว่าซ้ำกับรายการแรก ซึ่งโดยทั่วไปจะเป็นพฤติกรรมที่คุณต้องการ
‫และถ้าคุณต้องการให้มันทิ้งรายการที่ซ้ำกัน สิ่งที่คุณต้องทำคือพูด
‫หยด.
‫ซ้ำซ้อน
‫เพียงใช้แท็บเพื่อเติมข้อความอัตโนมัติ จากนั้นระบบจะลบรายการที่ซ้ำกันในภายหลัง
‫และเหลืออีกเพียงไม่กี่การเรียกใช้เมธอด จากนั้นเราก็จบส่วนนี้
‫อันสุดท้าย.
‫ฉันต้องการแสดงให้คุณเห็นว่าบางครั้งมีประโยชน์คือการเรียกเมธอดที่จะบอกคุณว่าค่าใดในคอลัมน์ใดค่าหนึ่งที่อยู่ระหว่างสองค่าที่คุณเลือก
‫ดังนั้นฉันจึงมีคอลัมน์ยอดรวม
‫สมมุติว่าผมอยากทราบค่าของบิลทั้งหมดที่เกิดขึ้นระหว่าง 10 ถึง
‫20 ดอลลาร์
‫ฉันแค่โทรระหว่าง
‫แล้วสิ่งที่ฉันจะทำตรงนี้คือผ่านในขีดจำกัดล่างของฉัน สมมติว่า $10 และ $20 ของฉัน และถ้าฉันต้องการรวมจุดสิ้นสุดเหล่านี้
‫ดังนั้นหากบิลเกิดขึ้นเป็น $10 ฉันก็ต้องการรวมอยู่ด้วย
‫เราสามารถพูดได้อย่างครอบคลุม
‫มีค่าเท่ากับความจริง
‫เราเรียกใช้แล้วมันจะบอกฉันว่าจริงหรือเท็จคือมูลค่าของการเรียกเก็บเงินทั้งหมดระหว่างสิบถึง
‫$20 รวมจุดสิ้นสุดหรือไม่
‫ตอนนี้เรามีสิ่งนั้นแล้ว สิ่งที่ฉันสามารถทำได้หากต้องการคือใช้สิ่งนี้เป็นตัวกรอง
‫ดังนั้น ถ้าฉันพูดว่า DF แล้วส่งต่อเป็นตัวกรองบูลีน โดยใช้การกรองแบบมีเงื่อนไขที่เราเคยเรียนรู้มาก่อนหน้านี้
‫ตอนนี้ทำให้ฉันได้เฉพาะยอดรวมที่เกิดขึ้นระหว่างสิบถึง 20 ดอลลาร์เท่านั้น
‫เครื่องมือที่มีประโยชน์มากที่นี่
‫นั่นคือวิธีระหว่าง
‫และสุดท้าย ผมจะแสดงวิธีคว้าและใหญ่ที่สุดและเล็กที่สุดให้คุณดู
‫สิ่งที่ฉันหมายถึงคือเราพูดว่า DF
‫และใหญ่ที่สุด
‫ดังนั้นนี่จะคว้าจำนวนแถวแรกที่เรียงตามคอลัมน์จากมากไปหาน้อย
‫แล้วมันหมายความว่าอย่างไร?
‫สมมุติว่าฉันต้องการสิบคอลัมน์หรือขอโทษด้วย สิบแถวที่มีส่วนปลายที่ใหญ่ที่สุด
‫ฉันเรียกใช้สิ่งนั้นและตอนนี้ฉันกลับมาแล้ว
‫นี่คือสิบแถวของฉันที่มีส่วนปลายที่ใหญ่ที่สุด
‫ถ้าฉันต้องการแค่สองขั้นตอนใหญ่ๆ แรก เราเรียกใช้ว่านี่เป็นเพียงการจัดเรียงค่าแล้วเรียกไปข้างหน้า
‫คุณคงนึกภาพว่านี่คือสิ่งเดียวกับที่พูดว่า DF
‫จัดเรียงค่า
‫โดยทิป
‫แล้วบอกว่า ไปข้างหน้า แล้วพาฉันกลับมา สมมุติว่า 0 ถึง 2
‫และในกรณีนี้ เราต้องการ
‫ขึ้นเป็นเท็จ
‫นี่เป็นเพียงวิธีที่เร็วกว่าในการทำเช่นนี้
‫และอย่างที่คุณจินตนาการได้ มันยังมีขนาดเล็กที่สุดอีกด้วย
‫ซึ่งให้เคล็ดลับที่เล็กที่สุดสองข้อกลับมา ซึ่งในกรณีนี้จะเหมือนกับที่ผมพูดในที่นี้ว่า
‫ascending เป็นจริง
‫ในที่นี้ข้อมูลชิ้นเดียวกัน
‫จึงมีขนาดเล็กและใหญ่ที่สุด
‫แค่คืนจำนวนค่าที่น้อยที่สุดหรือมากที่สุดให้กับคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่ง
‫และสุดท้ายที่ฉันต้องการแสดงให้คุณเห็นคือการสุ่มตัวอย่าง
‫บางครั้งคุณแค่ต้องการสุ่มตัวอย่างดาต้าเฟรม
‫คุณสามารถเรียกตัวอย่าง def
‫และสิ่งนี้จะเป็นอย่างไร ถ้าเราดูที่นี่ มีสองวิธีในการทำสิ่งนี้ ซึ่งมีประโยชน์จริงๆ
‫คุณสามารถสุ่มตัวอย่างกลับจำนวนแถวที่กำหนดหรือสุ่มตัวอย่างกลับเศษส่วนของกรอบข้อมูลของคุณ
‫นี่หมายความว่าอย่างไร ถ้าฉันต้องการสุ่มตัวอย่างแถวสุ่มห้าแถวในกรอบข้อมูลของฉัน ฉันบอกว่าตัวอย่างที่ห้า
‫และนี่จะคืนค่าแถวสุ่มห้าแถว
‫ดังนั้นทุกครั้งที่คุณเรียกใช้ คุณจะสังเกตเห็นว่าคุณควรได้รับกลับห้าแถวที่แตกต่างกันในแต่ละครั้ง
‫เว้นแต่คุณจะโชคดีมาก
‫นี่ก็คือสุ่มตัวอย่างแถวสุ่มห้าแถวอีกครั้ง
‫หรืออีกอย่างที่ฉันทำได้คือบอกว่าตัวอย่าง def
‫และบอกว่าไปข้างหน้าและสุ่มตัวอย่างจากเศษส่วนระหว่างศูนย์ถึงหนึ่ง
‫นี่จะสุ่มตัวอย่างเพียง 10% ของแถวใน data frame ของฉัน
‫นี่เป็นสิ่งที่ดีจริงๆ เพราะงั้นฉันไม่จำเป็นต้องรู้ว่าแถวของฉันใน data frame นั้นยาวแค่ไหน
‫ฉันแค่จะบอกว่าไปข้างหน้าและส่งคืนตัวอย่าง 10%
‫ดังนั้นสุ่มเลือก 10% ของแถวในตารางนั้น และนั่นคือทั้งหมดสำหรับวิธีการที่มีประโยชน์เหล่านี้
‫ใช้สมุดบันทึกเป็นข้อมูลอ้างอิงที่รวดเร็วและเป็นประโยชน์สำหรับตัวคุณเองอีกครั้ง
‫ขอบคุณครับ แล้วเจอกันใหม่ตอนหน้าครับ