‫Willkommen zurück, alle zusammen.
‫Und jetzt freue ich mich auch so auf diese Videoserie, weil wir über Pandas sprechen werden.
‫Ich wünschte, ich könnte diesem Kerl im wirklichen Leben ein High Five geben.
‫Wie schön ist dieser Panda für ein Tier?
‫Die Sache mit Pandas ist, dass sie normalerweise schwarze Ohren mit weißem Gesicht haben und einige von
‫ihnen haben schwarze Augen.
‫In seltenen Fällen erhalten Sie jedoch unterschiedliche Schwarzmuster.
‫Nein ich mache nur Witze.
‫Wir reden nicht über die Tierpandas, aber das wäre ziemlich cool.
‫Die Rede ist von den Pandas der Datenanalysebibliothek.
‫Wenn Sie Machine Learning oder Data Science in Python betreiben, werden Sie Pandas verwenden und
‫es wird verwendet, um Daten zu untersuchen, Daten zu analysieren, Daten zu manipulieren und für maschinelles Lernen vorzubereiten.
‫Darauf werden wir uns also konzentrieren.
‫Wenn wir also unser Framework noch einmal besuchen, haben wir diesen Abschnitt zur Datenmodellierung hier, wir haben diese
‫Schritte durchlaufen.
‫Jetzt werden wir wirklich anfangen, uns mit einigen der Tools zu befassen, die wir verwenden können.
‫Lassen Sie uns das also ein wenig ändern.
‫Wir haben noch unser Framework hier oben, aber jetzt fangen wir an, in diese Tools einzutauchen.
‫Wir haben Jupiter-Notebooks behandelt.
‫Wir haben uns Anaconda und Mini Konda angeschaut.
‫Wir haben eine Umgebung mit diesen eingerichtet.
‫Jetzt tauchen wir zuerst in die Datenanalyse mit Dingen wie Pandas, Matplotlib und Num Pi
‫ein.
‫Und später werden wir uns etwas maschinelles Lernen ansehen.
‫Aber im Moment konzentrieren wir uns auf Pandas, die normalerweise Teil dieser drei Schritte hier sind, dem
‫Abschnitt zur Datenanalyse.
‫Warum nun Pandas?
‫Nun, zunächst einmal ist es einfach zu bedienen.
‫Es ist in viele andere Python-Tools für Data Science und maschinelles Lernen integriert, denn darauf konzentrieren wir
‫uns, richtig.
‫Wir wollen Machine Learning und Data Science Tools in Python finden.
‫Und nutzen Sie unser Python-Wissen, um mit diesen Tools Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und Modelle für maschinelles Lernen zu
‫erstellen.
‫Und oft erhalten Sie Ihre Daten in einem Format, das für maschinelles Lernen noch nicht ganz bereit ist.
‫Die Daten sind vorhanden, aber ziemlich oft müssen Sie einige Schritte ausführen, um Ihre Daten in ein Format zu bringen,
‫das in einen maschinellen Lernalgorithmus importiert werden kann.
‫Und hier kommt Pandas ins Spiel.
‫Es hilft uns, eine Rohdatentabelle zu erstellen.
‫Rohdaten sind Daten, die Sie gerade gesammelt und dann so bearbeitet haben, dass Sie sie mit maschinellen Lernalgorithmen
‫verwenden können.
‫Was werden wir in diesem Abschnitt behandeln?
‫Nun, da panners so umfangreich ist, würde es ziemlich lange dauern, sich die gesamte Bibliothek anzusehen.
‫Daher konzentrieren wir uns auf die nützlichsten Funktionen, die Sie im Grunde bei jeder
‫Datenanalyse verwenden werden.
‫Wir werden uns die verschiedenen Arten von Panis-Datentypen ansehen, seine beiden wichtigsten, Serien und Datenrahmen.
‫Aber das schauen wir uns gleich an.
‫Sehen Sie sich an, wie Sie Daten mithilfe von Pandern auf verschiedene Arten importieren und exportieren, um Ihre Daten zu beschreiben.
‫Wenn Sie also nur einige Ihrer Daten importiert haben, wie können Sie das statistisch beschreiben?
‫Was ist der Durchschnittswert einer bestimmten Spalte usw.?
‫Panners ist insofern so schön, dass Sie Ihre Daten auf fast jede erdenkliche Weise anzeigen und auswählen
‫können.
‫Wenn Sie also daran denken können, können Sie es wahrscheinlich in Pandern tun.
‫Und schließlich, sobald wir unsere Daten beschrieben haben, sobald wir sie gesehen haben, sobald wir wissen, wie sie ausgewählt werden, werden
‫wir uns ansehen, wie wir sie ändern und manipulieren können.
‫Wir können es in ein Format übertragen, das für unsere Algorithmen für maschinelles Lernen bereit ist.
‫Daher denke ich, dass es wichtig ist, sich vor dem eigentlichen Einstieg in den eigentlichen Code daran zu erinnern,
‫wo Sie beim Durcharbeiten dieser Videos Hilfe erhalten können.
‫Folgen Sie dem Code im Jupiter-Notizbuch.
‫Falls Sie können.
‫Wenn Sie nicht können, während das Video läuft.
‫Mach dir keine Sorge.
‫Sehen Sie sich einfach das Video an.
‫Beobachten Sie es, während ich es durchgehe, und gehe es dann selbst durch.
‫Nachdem das Video fertig ist, ist es sehr wichtig, den Code einfach selbst zu schreiben.
‫Führen Sie im Zweifelsfall einfach Ihren Code aus.
‫Und keine Sorge, wenn ein Fehler auftaucht, können Sie an verschiedenen Stellen nachsehen, z. B. im Stack-Überlauf oder in
‫der Pander-Dokumentation, um herauszufinden, was schief gelaufen ist.
‫Am wichtigsten ist es, es selbst zu versuchen und es dann erneut zu versuchen, denn dies wird Ihnen
‫beim Lernen helfen.
‫Führen Sie also im Zweifelsfall den Code aus und dann, wenn Sie immer noch nicht weiterkommen.
‫Vergiss nicht, es ist immer in Ordnung, eine Frage zu stellen.
‫Es gibt nie eine dumme Frage.
‫Das ist ein Überblick über das, was wir behandeln werden, was Pander ist, wo Sie Hilfe bekommen.
‫Lassen Sie uns eintauchen und mit dem Programmieren beginnen.