‫Nu hebben we een beetje een overzicht van wat Penders is, laten we beginnen met kode.
‫Dus om te beginnen, gaan we een terminal of opdrachtprompt laden.
‫Dit is de workflow die we nu een paar keer hebben doorgemaakt, maar we gaan door met elk nieuw
‫concept om ervoor te zorgen dat we het een beetje onder de knie krijgen, want dat is wat we doen, toch ?
‫We zijn gewoon aan het oefenen en oefenen en oefenen.
‫Dus als we proberen toegang te krijgen tot dupatta-notebooks, wat onze werkruimte is waar we panda's willen gebruiken, we voeren deze code
‫uit terwijl we in de basisomgeving zijn, het zal niet werken.
‫We moeten dus de omgeving activeren die we hebben gecreëerd.
‫Dus als ik veroordeeld word en lijst, zal dit me mijn omgevingen laten zien.
‫En in mijn geval wil ik naar de voorbeeldprojectmap gaan die we in het begin hebben gemaakt, omdat
‫die omgeving alle tools heeft zoals matplotlib, pandas, Jupiter, NUM, Pi, enz. In deze sectie concentreren we ons op het
‫gebruik van Jupiter en panda's.
‫Dus om dat te activeren, gaan we QandA activeren typen.
‫Dan kan ik dit hier kopiëren en daar neerzetten.
‫Maar we gaan oefenen met het typen van commando's in de commandoregel, want dat is wat je onder de knie
‫wilt krijgen en gewend wilt raken aan het typen van dit soort dingen.
‫E-mail cursus, voorbeeld, project schuine streep en we zullen op enter drukken.
‫Dus nu dat is geactiveerd dit en je kunt zien dat we zijn veranderd van basis naar het hebben van deze omgeving geactiveerd.
‫Dus als ik nu een Jupiter-notebook laad.
‫Door stomme Jupiter-notebook te typen, opent het mijn browser nu prachtig omdat
‫ik in mijn thuismap ben, ik moet naar mijn bureaublad kijken en dan naar mijn cursusvoorbeeldproject.
‫Daar zijn we.
‫Dus nu draaien we deze voorbeeldprojectmap in het Jupiter Dashboard.
‫Dit is een project waarin we het hebben gemaakt vóór een vorige sessie waarin we Voorbeeldnotitieblok hebben gemaakt.
‫Dus om te beginnen met het verkennen van panda's, gaan we naar New Python three notebook.
‫We geven dit een naam.
‫We noemen het introductie tot Penders.
‫Daar gaan we op in.
‫Om met Pender's te beginnen, is de eerste stap het importeren van panda's, zoals we dit al een paar keer
‫hebben gezien, maar deze afkorting betaaldag is slechts een korte versie van panda's.
‫Het voorkomt dat we voortdurend panda's moeten typen.
‫Dus we drukken op shift en gaan naar binnen.
‫En dit gaat Python gewoon vertellen omdat we Python drie gebruiken.
‫Hé, Python, haal de panda-tool voor ons omdat we hem willen gebruiken.
‫En nu is het eerste dat u moet weten over panda's dat er twee hoofdgegevenstypen zijn die op die kleine hash rijden.
‫Dit is een reactie en ik druk op enter.
‫De eerste waar we naar gaan kijken is series.
‫Dus we gaan serie is gelijk aan PD serie.
‫En onthoud nu waar de stijl die we gaan gebruiken om door deze concepten te gaan, is
‫door ze eerst te bekijken voordat ze worden besproken, want onthoud, als je twijfelt, voer dan de code uit.
‫Als ik hier een serie maak, neemt het commando Paty Dot-serie een pythonlijst.
‫Dus ik heb daar een paar automerken.
‫We zouden dit dus echt automerken kunnen noemen.
‫Als we willen, laten we het een serie.
‫Dus laten we op shift en enter drukken en om onze serie in Dupatta Notebook te bekijken, typen we in serie head
‫shift in.
‫Dus nu kunnen we zien dat we een enkele eendimensionale kolom met informatie hebben en dat is het belangrijkste wat
‫je moet weten.
‫Serie tot serie is gelijk aan eendimensionaal.
‫Dus één kolom, laten we oefenen om nog een treffer te laten ontsnappen en een nieuwe cel te maken.
‫Dus hoe zit het met deze?
‫We doen wat kleuren.
‫Kleuren staat gelijk aan turfachtig, geen serie gaat rood.
‫Ga voor blauw en wit.
‫Excellent.
‫Dus als we hier onder gaan en we zullen er kleuren onder zetten, zodat het in verschuiving in mooi wordt weergegeven.
‫Dus nu moeten we een eendimensionale serie van één dag maken.
‫Als ik zeg, op een dag, tussen haakjes, een van cabranes en een van verschillende kleuren.
‫Dus nu het verschil tussen een serie en een dataframe, nu is een dataframe tweedimensionaal en is een dataframe
‫veel gebruikelijker in kleur.
‫Ik zeg Collum, omdat dataframes kolommen hebben, is een dataframe veel gebruikelijker dan een reeks, omdat je met
‫je gegevens vaak meer dan één enkele kolom hebt.
‫Laten we dus een dataframe maken.
‫We noemen dit één kaartgegevens.
‫Misschien zijn autogegevens gelijk aan Paty-gegevensframe.
‫En nu is het dataframe een beetje anders omdat er een Python-woordenboek voor nodig is.
‫Dus Carmike maakt.
‫En dan is het mooie van dataframes dat we bij series een dataframe kunnen maken.
‫Dus we hebben hier series.
‫Dus auto maken, dit is de sleutel en dit is de waarde die gaat kleuren.
‫En we geven het onze Colores-serie.
‫Dus hier beneden, krijgen we autogegevens.
‫Mooi.
‫Dat is onze eerste date.
‫Op dit moment is dit zo opwindend, juist, omdat ik dol ben op dataframes en het is prachtig om te
‫zien hoe je allereerste dataframe wordt gemaakt.
‫En als je hier kijkt, kan het een beetje vervelend zijn om een dataframe helemaal opnieuw te maken.
‫Dus wat u gewoonlijk doet, is dat u, in plaats van uw dataframe uit een reeks te maken, gegevens
‫gaat importeren.
‫Dus we typen dat op.
‫Data importeren.
‫En waar zou je nu data vandaan halen?
‫Dus we wilden bijvoorbeeld wat kleurgegevens.
‫Waar kunnen we die vinden?
‫Welnu, als we naar deze prachtig gemaakte, vooraf gemaakte spreadsheet gaan, staan trouwens alle bronnen voor waar
‫we aan werken in de sectie bronnen.
‫We kunnen zien dat dit een spreadsheet is met de naam autoverkoop, en hoe denk je dat we dit in het dataframe
‫van een panda kunnen krijgen?
‫Het is aan als je het antwoord niet weet.
‫We hebben het nog niet meegemaakt.
‫Maar dit is waar PANDAS goed in is, toch?
‫Je hebt wat gestructureerde gegevens, misschien in een spreadsheet of zoiets, wat van alles kan zijn.
‫Rechts.
‫Dit is autoverkoop, maar u kunt transacties hebben.
‫Je zou patiëntendossiers kunnen hebben, zoiets.
‫Maar in plaats van de gegevens in een spreadsheet te manipuleren, willen we code gaan gebruiken die specifiek de code van
‫Panda is.
‫Dus het eerste is dat we het nu moeten importeren voor deze autoverkoopgegevens.
‫De manier waarop we het zouden kunnen doen, is door te exporteren.
‫Er is hier een klein downloadtabblad met door komma's gescheiden waarden punt CCSVI.
‫Dit is een veelvoorkomend bestandstype voor gegevensopslag en Panda's werkt er prachtig mee.
‫Dus als we deze spreadsheetgegevens als door komma's gescheiden waarden zouden exporteren, laten we dat dan doen.
‫Dat scheelt hier beneden.
‫Nu heb ik dit al geïmporteerd in mijn voorbeeldprojectmap als autoverkoop. com CSFI, dus laten we eens kijken
‫hoe we die empanadas, sacar sales eagles' zouden importeren.
‫Gelieve CSFI niet te lezen en dan gaan we de bestandsnaam intypen als een string.
‫Autoverkoop dus. com CSFI.
‫Het mooie van panda's of Jupiter-notebooks in het algemeen is eigenlijk dat je tab
‫autocomplete kunt gebruiken.
‫Laten we dat dus eens proberen.
‫Dus we gaan op tab drukken.
‫Daar gaan we, en we hebben hier enkele opties die dat vooraf gaan invullen, dus we willen de ontbrekende gegevens niet, we zullen
‫daar in een toekomstige video naar kijken.
‫Maar laten we daar op klikken.
‫Daar gaan we.
‫Autoverkoop. com, CSFI.
‫Dit is dus alleen maar zeggen, Hé, Pender heeft PD, lees dit GSV-bestand en sla het op voor autoverkopen.
‫Dus druk op shift into.
‫Laten we nu eens kijken naar die gegevens van.
‫Mooi.
‫Dus nu kunnen we zien dat dit precies dezelfde informatie is die hier staat.
‫In het dataframe van een panda is het mooie hiervan nu dat we, omdat het zich nu in het dataframe van een
‫panda bevindt, kunnen profiteren van alle functies die PANDAS te bieden heeft bij het manipuleren, bekijken en wijzigen
‫van deze gegevens.
‫Goed, laten we even over het hoofd zien wat de anatomie van dit dataframe is, want verschillende
‫plaatsen verwijzen naar verschillende dingen.
‫Dus gaan we naar deze dia.
‫De anatomie van een dataframe, dus we zullen het opsplitsen aan de linkerkant is de indexkolom.
‫Nu beginnen Panda's dataframes zoals Python-lijsten bij nul.
‫Dus als je vijf rijen in je dataframe had, zou het maximaal vier zijn.
‫Het begint bij nul.
‫Nu, dit is een rij.
‫Dus al deze waarden hier, inclusief de index, worden een rij genoemd.
‫En deze hier zijn kolommen en een rij wordt toegangsnul genoemd.
‫En naar een kolom wordt verwezen als as is gelijk aan één.
‫Dus als je ooit de functie van een panda in de toekomst ziet, die een kleine parameter heeft genaamd as, als het zegt dat
‫as gelijk is aan nul, dan betekent het een rij.
‫Als er staat dat as gelijk is aan één, betekent dit een kolom.
‫Ik raakte hierdoor in het begin in de war.
‫Ik had zoiets van, vertel me gewoon of het een rij of kolom is.
‫Maar sommige functies gebruiken as nul of as is gelijk aan één.
‫Deze individuele waarden zijn hier gegevens.
‫Je kunt verschillende soorten gegevenstypes hebben die je in een toekomstige video zult zien.
‫En de koppen hier in vet zijn kolomnamen.
‫Dit zijn dus de belangrijkste dingen die u moet weten.
‫Toevoegen is dataframe.
‫Je kunt een screenshot maken van dit of iets dergelijks.
‫Het staat ook in de sectie bronnen.
‫Maar als je me ooit naar verschillende termen hier in de buurt hoort verwijzen, kun je altijd de anatomie
‫van een dataframe bekijken en weten waar over gesproken is.
‫Laten we teruggaan naar ons notitieboekje.
‫En dus als u eenmaal een dataframe heeft geïmporteerd, wilt u misschien hier enkele wijzigingen aanbrengen en het vervolgens
‫exporteren.
‫Dus laten we eens kijken hoe we dat zouden doen.
‫Een dataframe exporteren.
‫Nu hebben we natuurlijk nog geen wijzigingen aangebracht in de onze, maar we gaan het toch exporteren om
‫een voorbeeld te zien van hoe het moet, om een dataframe te exporteren.
‫We nemen de variabele van de dataframe autoverkooppunt om S te zien. V. , dus om het te importeren werd het gelezen.
‫Nu gaan we deze functie autoverkoop noemen. com naar CSFI en geef het een stringnaam door van
‫hoe we het willen noemen, geïmporteerde geëxporteerde autoverkopen. com GSV.
‫Nu zou je ook aan autoverkopen kunnen doen. com naar Excel als u het naar een Excel-bestand wilt exporteren.
‫Maar aangezien we alleen echt met Silsby's werken, wat een soort universeel gegevenstype is, heb je
‫misschien geen Excel op je computer.
‫Zie als vs je bijna overal kunt rennen.
‫We gaan exporteren naar CSFI.
‫Dus als we op shift drukken en enter.
‫Wat denk je dat dat gaat worden?
‫Laten we hier terug naar boven gaan.
‫We kijken hier, geëxporteerde autoverkopen. com, CSFI een paar seconden geleden, mooi.
‫Dus als we nu een nieuwe variabele willen maken voor geëxporteerde autoverkopen om Pado te demonstreren, lees dan
‫CEV-autoverkopen.
‫Nee, we willen de verkoop van auto's exporteren en het enige wat we nu doen is dit bestand hier opnieuw importeren om
‫te zien hoe het eruit ziet en dan gaan we het exporteren.
‫Autoverkoop, repareer deze ook.
‫Verschuiving en in mooi.
‫We importeren het weer.
‫Maar er is een niet nader genoemde commom hier.
‫Dit is een kleine truc om te zien wat ASV doet, want er is een indexkolom hier.
‫Als je geen index invoert, denk ik dat het eco-onwaar is.
‫Als u dit niet invoert, wordt het geëxporteerd met de index als kolom.
‫Dus laten we eens kijken wat er gebeurt als we gaan.
‫De index is gelijk aan onwaar.
‫Nu gaan we alleen het bestand opnieuw exporteren en we gaan het opnieuw importeren.
‫Daar gaan we.
‫Het gaat het indexeren als het wordt geïmporteerd.
‫Dus die kleine parameter, hun index is gelijk aan falsies.
‫Ga dit dataframe exporteren en maak je geen zorgen over het gooien van de getallen daar.
‫Maar ik denk dat dat genoeg is voor nu.
‫We hebben gekeken naar de belangrijkste afhaalpunten hiervan is dat panda's twee hoofdreeksen van gegevenstypen
‫hebben, wat een eendimensionale kolom is.
‫Dus er is hier maar één kolom, dataframe, wat een veel gebruikelijker type is, dat twee kolommen of
‫tweedimensionaal is.
‫Sorry.
‫Je hebt dus rijen en kolommen, maar de meest gebruikelijke manier om gegevens in panda's te importeren, is om zoiets als een C
‫als V-bestand te lezen.
‫En als je dit eenmaal hebt gewijzigd of op een of andere manier hebt gemanipuleerd, kun je het exporteren als een CSV-bestand.
‫Oké, ik zie je in de volgende video.