‫Bon retour, tout le monde.
‫Et maintenant, je suis aussi très excité pour cette série de vidéos, car nous allons parler des pandas.
‫J'aimerais pouvoir donner à ce gars un high five dans la vraie vie.
‫Quelle est la beauté d'un animal ce panda?
‫Maintenant, le truc avec les pandas, c'est qu'ils ont généralement des oreilles noires avec un visage blanc et certains d'entre eux ont
‫du noir autour des yeux.
‫Mais dans de rares cas, vous obtiendrez différents motifs de noir.
‫Non, je plaisante.
‫Nous ne parlons pas des animaux pandas, mais ce serait plutôt cool.
‫Nous parlons des pandas de la bibliothèque d'analyse de données.
‫Maintenant, si vous faites de l'apprentissage automatique ou de la science des données en Python, vous allez utiliser
‫des pandas et il est utilisé pour explorer des données, analyser des données, manipuler des données, les préparer pour l'apprentissage automatique.
‫C'est donc sur cela que nous allons nous concentrer.
‫Donc, si nous revisitons notre cadre, nous avons cette section de modélisation de données ici, nous avons suivi
‫ces étapes.
‫Maintenant, nous allons vraiment commencer à entrer dans certains des outils que nous pouvons utiliser.
‫Alors changeons un peu ça.
‫Nous avons toujours notre cadre ici, mais maintenant nous commençons à nous plonger dans ces outils.
‫Nous avons couvert les cahiers Jupiter.
‫Nous avons examiné Anaconda et Mini Konda.
‫Nous avons mis en place un environnement qui les utilise.
‫Maintenant, nous allons commencer par nous plonger dans l'analyse des données avec des éléments tels que pandas, matplotlib et
‫num pi.
‫Et puis plus tard, nous examinerons un peu d'apprentissage automatique.
‫Mais pour l'instant, nous nous concentrons sur les pandas, qui font généralement partie de ces trois étapes ici, la
‫section d'analyse des données.
‫Maintenant, pourquoi les pandas ?
‫Eh bien, tout d'abord, c'est simple à utiliser.
‫Il est intégré à de nombreux autres outils Python de science des données et d'apprentissage automatique, car c'est ce sur quoi nous nous
‫concentrons, n'est-ce pas.
‫Nous voulons trouver des outils d'apprentissage automatique et de science des données en Python.
‫Et utilisez notre connaissance de Python pour utiliser ces outils pour obtenir des informations sur les données et créer des modèles d'apprentissage
‫automatique.
‫Et souvent, vous obtiendrez vos données dans un format qui n'est pas tout à fait prêt pour l'apprentissage automatique.
‫Les données sont là, mais assez souvent, vous devez suivre quelques étapes pour créer vos données dans un format
‫pouvant être importé dans un algorithme d'apprentissage automatique.
‫Et c'est donc là qu'intervient Pandas.
‫Cela nous aide à prendre un tableau brut de données.
‫Les données brutes sont des données que vous venez de rassembler et que vous manipulez ensuite pour que vous puissiez les utiliser avec des
‫algorithmes d'apprentissage automatique.
‫Alors, qu'allons-nous couvrir dans cette section?
‫Eh bien, parce que les panners sont si vastes, cela prendrait beaucoup de temps pour regarder toute la bibliothèque.
‫Nous allons donc nous concentrer sur les fonctions les plus utiles, des choses que vous utiliserez essentiellement dans chaque analyse de
‫données que vous ferez.
‫Nous examinerons les différents types de types de données panis, ses deux principaux, les séries et les trames de données.
‫Mais nous verrons cela dans une seconde.
‫Regardez comment importer et exporter des données en utilisant différentes manières de décrire vos données.
‫Donc, si vous venez d'importer certaines de vos données, comment pouvez-vous décrire cela statistiquement ?
‫Par exemple, quelle est la valeur moyenne d'une certaine colonne, etc. ?
‫Panners est si beau qu'il vous permet de visualiser et de sélectionner vos données de presque toutes les manières que vous
‫pouvez imaginer.
‫Donc, si vous pouvez y penser, vous pouvez probablement le faire en panders.
‫Et puis enfin, une fois que nous aurons décrit nos données, une fois que nous les aurons vues, une fois que nous saurons comment les
‫sélectionner, nous verrons comment nous pouvons les modifier et les manipuler.
‫Nous pouvons le transformer en un format prêt pour nos algorithmes d'apprentissage automatique.
‫Donc, je pense qu'il est important avant de commencer à faire le code réel, c'est de se rappeler où vous
‫pouvez obtenir de l'aide pendant que nous parcourons ces vidéos.
‫Suivez le code dans le cahier Jupiter.
‫Si vous le pouvez.
‫Si vous ne pouvez pas pendant la vidéo.
‫Ne t'inquiète pas.
‫Regardez simplement la vidéo.
‫Regardez-le pendant que je le parcoure, puis parcourez-le par vous-même.
‫Une fois la vidéo terminée, il est très important d'essayer d'écrire le code vous-même.
‫En cas de doute, exécutez simplement votre code.
‫Et ne vous inquiétez pas, si une erreur apparaît, vous pouvez consulter différents endroits, tels que le débordement de la pile ou la
‫documentation sur les panders, pour déterminer ce qui ne va pas.
‫Le plus important est d'essayer par vous-même puis de réessayer, car c'est ce qui vous
‫aidera à apprendre.
‫Donc en cas de doute, exécutez le code et ensuite si vous êtes toujours bloqué.
‫N'oubliez pas, il est toujours normal de poser une question.
‫Il n'y a jamais de question idiote.
‫C'est un aperçu de ce que nous allons couvrir, de ce que les proxénètes sont où obtenir de l'aide.
‫Plongeons-nous et commençons à coder.