‫Maintenant, nous avons un petit aperçu de ce qu'est Penders, commençons à kode.
‫Donc, pour commencer, nous allons charger un terminal ou une invite de commande.
‫Maintenant, c'est le flux de travail que nous avons traversé plusieurs fois maintenant, mais nous allons
‫continuer avec chaque nouveau concept pour nous assurer de bien comprendre, car c'est ce que nous faisons, n'est-ce pas ?
‫Nous pratiquons juste et pratiquons et pratiquons.
‫Donc, si nous essayons d'accéder aux cahiers dupatta, qui est notre espace de travail où nous voulons utiliser les pandas, nous exécutons ce code
‫pendant que nous sommes dans l'environnement de base, cela ne fonctionnera pas.
‫Nous devons donc activer l'environnement que nous avons créé.
‫Donc, si je vais condamné et liste, cela me montrera mes environnements.
‫Et dans mon cas, je veux aller dans l'exemple de dossier de projet que nous avons créé au début, car
‫cet environnement contient tous les outils tels que matplotlib, pandas, Jupiter, NUM, Pi, etc. Nous nous concentrons sur l'utilisation de Jupiter et
‫des pandas dans cette section.
‫Donc, pour l'activer, nous allons taper QandA activate.
‫Ensuite, je pourrais copier ceci ici et le mettre là-bas.
‫Mais nous allons nous entraîner à taper des commandes dans la ligne de commande, car c'est ce que
‫vous voulez maîtriser et vous habituer à taper ce genre de choses.
‫Courriel, échantillon, barre oblique du projet et nous allons appuyer sur Entrée.
‫Alors maintenant, cela est activé et vous pouvez voir que nous sommes passés de la base à l'activation de cet environnement.
‫Donc si je charge un notebook Jupiter maintenant.
‫En tapant le stupide bloc-notes Jupiter, cela va ouvrir mon navigateur magnifiquement maintenant parce que
‫je suis dans mon répertoire personnel, je dois regarder dans mon bureau, puis dans mon exemple de projet de cours.
‫Nous y sommes.
‫Alors maintenant, nous exécutons cet exemple de dossier de projet dans le tableau de bord Jupiter.
‫Maintenant, il s'agit d'un projet dans lequel nous l'avons fait avant une session précédente où nous avons créé Example Notebook.
‫Donc, pour commencer à explorer les pandas, nous allons utiliser le nouveau bloc-notes Python trois.
‫Nous allons lui donner un nom.
‫Nous l'appellerons introduction à Penders.
‫Là, nous entrons.
‫Et donc pour commencer avec Pender's, la première étape consiste à importer des pandas, comme nous l'avons déjà vu
‫plusieurs fois, mais cette abréviation payday n'est qu'une version courte de pandas.
‫Cela nous évite d'avoir à taper des pandas continuellement.
‫Nous allons donc appuyer sur Shift et entrer.
‫Et cela va juste dire à Python parce que nous utilisons Python trois.
‫Hé, Python, va chercher l'outil pandas pour nous parce que nous voulons l'utiliser.
‫Et maintenant, la première chose à savoir sur les pandas est qu'il existe deux types de données principaux qui utilisent ce petit hachage.
‫Ceci est un commentaire et je vais appuyer sur Entrée.
‫Le premier que nous allons examiner est la série.
‫Nous allons donc série égale à la série PD.
‫Et maintenant, rappelez-vous où le style dans lequel nous allons passer par ces concepts est
‫en les regardant d'abord avant de les discuter, car rappelez-vous, en cas de doute, exécutez le code.
‫Maintenant, si je fais une série ici, la commande Paty Dot series prend une liste python.
‫J'ai donc quelques marques de voitures là-dedans.
‫Nous pourrions donc vraiment appeler cela des marques de voitures.
‫Si nous voulons, nous laisserons une série.
‫Alors, appuyez sur Shift et entrez et pour afficher notre série dans Dupatta Notebook, nous allons taper série head
‫shift dans.
‫Alors maintenant, nous pouvons voir que nous avons comme une seule colonne d'informations unidimensionnelle et c'est la principale chose que
‫vous devez savoir.
‫Série à série équivaut à une dimension.
‫Donc, une colonne, entraînons-nous à faire échapper un autre hit et à créer une nouvelle cellule.
‫Alors qu'en est-il de celui-ci ?
‫Nous faisons quelques couleurs.
‫Les couleurs sont égales à la tourbe, pas les séries deviendront rouges.
‫Allez bleu et blanc.
‫Excellent.
‫Donc, si nous allons en dessous ici et que nous mettrons des couleurs en dessous, cela s'affichera en beau.
‫Alors maintenant, nous avons une série d'un jour à une dimension.
‫Quand je dis un jour, d'ailleurs, une de cabranes et une de couleurs différentes.
‫Alors maintenant, la différence entre une série et une trame de données, maintenant une trame de données est bidimensionnelle et la trame de données
‫est beaucoup plus courante en couleurs.
‫Je dis Collum, parce que les blocs de données ont des colonnes, un bloc de données est beaucoup plus courant qu'une série
‫car souvent avec vos données, vous aurez plus d'une seule colonne.
‫Créons donc un bloc de données.
‫Nous appellerons cela des données de carte.
‫Peut-être que les données de la voiture sont égales à la trame de données Paty.
‫Et maintenant, la trame de données est un peu différente car elle nécessite un dictionnaire Python.
‫Alors Carmike fait.
‫Et puis la belle chose à propos des trames de données est que nous pouvons créer une trame de données à partir de la série.
‫Nous avons donc des séries ici.
‫Donc, la marque de la voiture est la clé et c'est la valeur qui ira en couleur.
‫Et nous lui donnerons notre série Colores.
‫Donc ici, nous aurons les données de la voiture.
‫Beau.
‫C'est notre premier rendez-vous.
‫En ce moment, c'est tellement excitant, n'est-ce pas, parce que j'adore les cadres de données et c'est une belle chose de commencer à voir
‫votre tout premier cadre de données être créé.
‫Et maintenant, si vous regardez ici, créer une trame de données à partir de zéro peut être un peu fastidieux.
‫Donc, ce que vous faites habituellement, plutôt que de créer votre bloc de données à partir d'une série, vous allez
‫importer des données.
‫Nous allons donc le taper.
‫Importer des données.
‫Et maintenant, où obtiendriez-vous des données ?
‫Ainsi, par exemple, nous voulions des données de couleur.
‫Où peut-on trouver ça ?
‫Eh bien, si nous passons à cette feuille de calcul prédéfinie magnifiquement créée et au fait, toutes les ressources sur lesquelles
‫nous travaillons seront dans la section des ressources.
‫Nous pouvons voir qu'il s'agit d'une feuille de calcul appelée ventes de voitures, et maintenant, comment pensez-vous que nous pourrions l'intégrer dans le
‫cadre de données d'un panda ?
‫C'est activé si vous ne connaissez pas la réponse.
‫Nous ne sommes pas encore passés par là.
‫Mais c'est ce que PANDAS sait faire, n'est-ce pas ?
‫Vous aurez peut-être des données structurées dans une feuille de calcul ou quelque chose, qui pourrait être n'importe quoi.
‫Droit.
‫Il s'agit de ventes de voitures, mais vous pourriez avoir des transactions.
‫Vous pourriez avoir des dossiers de patients, quelque chose comme ça.
‫Mais nous voulons plutôt que de manipuler les données dans une feuille de calcul, nous voulons commencer à utiliser du code spécifiquement le code
‫de Panda.
‫Donc, la première chose est que nous devons l'importer maintenant pour ces données de ventes de voitures.
‫La façon dont nous pourrions le faire est d'exporter.
‫Maintenant, il y a un petit onglet de téléchargement ici dans des valeurs séparées par des virgules point CCSVI.
‫Il s'agit maintenant d'un type de fichier de stockage de données très courant et Panda fonctionne parfaitement avec.
‫Donc, si nous devions exporter ces données de feuille de calcul sous forme de valeurs séparées par des virgules, faisons-le.
‫Cela va économiser ici.
‫Maintenant, j'ai déjà importé cela dans mon exemple de dossier de projet en tant que ventes de voitures. com CSFI, voyons donc comment nous
‫importerions que des empanadas, des sacars de vente d'aigles'.
‫Veuillez ne pas lire CSFI et nous allons ensuite taper le nom du fichier sous forme de chaîne.
‫Donc ventes de voitures. com CSFI.
‫Maintenant, ce qui est bien avec les pandas ou les cahiers Jupiter en général, c'est que vous pouvez utiliser
‫la saisie semi-automatique des onglets.
‫Alors essayons ça.
‫Nous allons donc appuyer sur la tabulation.
‫Et voilà, et nous avons quelques options ici qui vont préremplir cela, donc nous ne voulons pas de données manquantes,
‫nous y verrons dans une future vidéo.
‫Mais cliquons dessus.
‫On y va.
‫Vente de voitures. com, CSFI.
‫Donc, tout ce que cela fait, c'est de dire, Hé, Pender est avec PD, lisez ce fichier GSV et enregistrez-le dans les ventes de voitures.
‫Alors appuyez sur Shift in.
‫Voyons maintenant ces données de.
‫Beau.
‫Alors maintenant, nous pouvons voir que c'est exactement la même information qui est ici.
‫Dans le cadre de données d'un panda, la belle chose à ce sujet est que, parce qu'il se trouve maintenant dans le cadre de
‫données d'un panda, nous pouvons profiter de toutes les fonctions que PANDAS a à offrir pour manipuler, afficher et
‫modifier ces données.
‫Très bien, jetons un coup d'œil rapide à l'anatomie de ce bloc de données, car différents endroits
‫font référence à différentes choses.
‫Passons donc à cette diapositive.
‫L'anatomie d'une trame de données, nous allons donc la décomposer sur le côté gauche est la colonne d'index.
‫Désormais, les blocs de données de Panda, comme les listes Python, commencent à zéro.
‫Donc, si vous aviez cinq lignes dans votre bloc de données, cela n'irait que jusqu'à quatre.
‫Il commence à zéro.
‫Maintenant, voici une rangée.
‫Donc, toutes ces valeurs ici, y compris l'index, sont appelées une ligne.
‫Et celles-ci ici sont des colonnes et une ligne est appelée accès zéro.
‫Et une colonne est appelée axe est égal à un.
‫Donc, si jamais vous voyez la fonction d'un panda dans le futur, qui a un petit paramètre appelé axe, s'il dit que
‫l'axe est égal à zéro, cela signifie une ligne.
‫Maintenant, si l'axe est égal à un, cela signifie une colonne.
‫J'ai été confus par cela au début.
‫J'étais juste comme, dis-moi juste si c'est une ligne ou une colonne.
‫Mais certaines fonctions utilisent l'axe zéro ou l'axe est égal à un.
‫Maintenant, ces valeurs individuelles ici sont des données.
‫Vous pouvez avoir différents types de types de données que vous verrez dans une future vidéo.
‫Et les titres ici en gras sont des noms de colonnes.
‫Voici donc les principales choses que vous devez savoir.
‫Ajouter est une trame de données.
‫Vous pouvez prendre une capture d'écran de ceci ou quelque chose comme cela.
‫Ce sera également dans la section des ressources.
‫Mais si jamais vous m'entendez faire référence à différents termes ici, vous pouvez toujours jeter un œil à l'anatomie d'un
‫bloc de données et savoir de quoi on a parlé.
‫Revenons à notre cahier.
‫Et donc une fois que vous avez importé un bloc de données, ce que vous voudrez peut-être faire est d'apporter quelques modifications ici, puis
‫de l'exporter.
‫Voyons donc comment nous ferions cela.
‫Exportation d'un bloc de données.
‫Maintenant, bien sûr, nous n'avons pas encore apporté de modifications au nôtre, mais nous allons quand même l'exporter pour voir
‫un exemple de la façon de le faire, pour exporter un bloc de données.
‫Nous prenons la variable du point de vente de voitures du bloc de données pour voir S. V. , donc pour l'importer, il a été lu.
‫Nous allons maintenant appeler cette fonction carsales. com à CSFI, puis transmettez-lui un nom de chaîne de ce que
‫nous voulons l'appeler, importer des ventes de voitures exportées. avec GSV.
‫Maintenant, vous pouvez aussi faire des ventes de voitures. com pour exceller si vous vouliez l'exporter dans un fichier Excel.
‫Mais comme nous ne travaillons vraiment qu'avec Silsby, qui est en quelque sorte un type de données universel, vous
‫n'avez peut-être pas Excel sur votre ordinateur.
‫Voyez comme vs vous pouvez courir presque n'importe où.
‫Nous allons exporter vers CSFI.
‫Donc, si nous appuyons sur Maj et entrons.
‫Que pensez-vous que ça va aller?
‫Remontons ici.
‫Nous cherchons ici, les ventes de voitures exportées. com, CSFI il y a quelques secondes, magnifique.
‫Alors maintenant, si nous voulions créer une nouvelle variable de ventes de voitures exportées juste pour démontrer Pado, lisez les ventes de voitures
‫CEV.
‫Non, nous voulons exporter les ventes de voitures vers tout ce que nous faisons maintenant, c'est simplement réimporter ce fichier
‫ici pour voir à quoi il ressemble, puis nous allons l'exporter.
‫Ventes de voitures, réparez celui-ci aussi.
‫Changez et en belle.
‫Nous l'importons de nouveau.
‫Mais il y a un commun sans nom ici.
‫Maintenant, c'est une petite astuce de ce qu'il faut voir comme le fait ASV, car il y a cette colonne d'index ici.
‫Si vous ne mettez pas d'index, je pense que c'est faux.
‫Si vous ne le mettez pas, il l'exportera avec l'index en tant que colonne.
‫Voyons donc ce qui se passe si nous y allons.
‫L'indice est égal à faux.
‫Maintenant, nous allons tout ce qui est fait est de réexporter le fichier et nous allons le réimporter.
‫On y va.
‫Il va l'indexer au fur et à mesure qu'il est importé.
‫Donc ce petit paramètre, leur indice est égal à faux.
‫Allez exporter cette trame de données et ne vous inquiétez pas de jeter les nombres là-bas.
‫Mais je pense que ça suffit pour le moment.
‫Nous avons examiné les principaux points à retenir, à savoir que les pandas ont deux séries de types de
‫données principales, qui sont une colonne unidimensionnelle.
‫Il n'y a donc qu'une seule colonne ici, le cadre de données, qui est un type beaucoup plus courant, qui est à deux colonnes ou
‫à deux dimensions.
‫Désolé.
‫Vous avez donc des lignes et des colonnes, mais la façon la plus courante d'importer des données dans des pandas consiste à lire quelque chose comme
‫un fichier C comme V.
‫Et puis une fois que vous avez apporté des modifications à cela ou manipulé d'une manière ou d'une autre, vous pouvez l'exporter sous forme de fichier CSV.
‫Très bien, je vous verrai dans la prochaine vidéo.