Python 3 for Data Analysis
- Insert, Delete Data
- Mean จะเหมือนกับการใช้ Average
- Median จะเป็นการเอาค่ากลางของข้อมูลมาใช้งาน
# Import Module ที่จะใช้งาน
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('titanic_data.csv')
# สำรอง Data Frame
df_copy = df.copy()
#แสดงด้านท้ายขึ้นมา
df_copy.tail()
#เพิ่มข้อมูล insert Data df_copy.shape[0] = จำนวน Index สุดท้าย
df_copy.loc[df_copy.shape[0]] = [892,1,3,'AAA','male',20,0,0,'AF051B7',8,'C191','S']
#ลบข้อมูล inplace=True สั่งให้คำสั่ง Update
df_copy.drop(df_copy.iloc[[892]].index)
#กรณีลบ Record สุดท้าย df_copy.shape[0]-1
df_copy.drop(df_copy.iloc[[df_copy.shape[0]-1]].index, inplace=True)
#สั่งให้คำสั่ง Drop Active
df_copy.drop(df_copy.iloc[[df_copy.shape[0]-1]].index, inplace=True)
#กรณีเพิ่ม Column เพิ่ม Column Ging โดยให้ใส่ค่า Random เข้าไป np.random.randn(df_copy.shape[0])
df_copy['ging'] = pd.Series(np.random.randn(df_copy.shape[0]))
df_copy.head()
# Delete Column
del df_copy['ging']
#check Null Data
df_drop = df.copy() #copy new data frame = df_drop
df_drop.isnull().sum() #check null data
# ลบค่า Null ออกจากข้อมูล ลบออกจาก field Embarked
df_drop.dropna(subset=['Embarked'], inplace =True)
df_drop.shape
#check Null ของ Pclass = 1 และ Age = null
df_copy =df.copy()
df_copy[df_copy['Pclass'] == 1]['Age'].isnull().value_counts()
#ตรวจสอบค่า Mean
mean1 = df_copy[df_copy['Pclass'] == 1]['Age'].mean()
mean1
#แทนค่า null ด้วยค่า Mean Pclass = 1 และ Age = ค่า 38.23
df_copy.loc[df_copy['Pclass'] ==1, 'Age'] = df_copy[df_copy['Pclass'] == 1]['Age'].fillna(mean1)
df_copy['Age'].value_counts()
#คำถาม จงเติม null (na) อายุของผู้หญิงคลาส 3 ด้วยค่า Median
#กำหนดตัวแปล median_f_3 ให้มีค่าเป็น Median =[21.5]
median_f_3 = df_copy[(df_copy['Pclass'] == 3) & (df_copy['Sex'] == 'female')]['Age'].median()
median_f_3
# เพิ่มค่า null โดยค่า Median
# loc = Filter เฉพาะคอลัมน์ที่มีค่าตามที่เราต้องการ, iloc Filter แบบ Index
df_copy.loc[(df_copy['Pclass'] == 3) & (df_copy['Sex'] == 'female'),'Age'] = df_copy[(df_copy['Pclass'] == 3) & (df_copy['Sex'] == 'female')]['Age'].fillna(median_f_3)
#แสดงค่า valud_counts()
df_copy[(df_copy['Pclass'] == 3) & (df_copy['Sex'] == 'female')]['Age'].value_counts()
#การ Convert ค่า String --> Int
#แปลงจาก Sex = male ให้ไปสร้าง Column ใหม่ชื่อว่า Sex_num โดยกำหนด ชายให้ =1, หญิง=0
df_pre.loc[(df_pre['Sex']=='male'), 'Sex_num'] = 1
df_pre.loc[(df_pre['Sex']=='female'), 'Sex_num'] = 0
#แสดงข้อมูล
df_pre.head()
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น