‫Jetzt haben wir einen kleinen Überblick darüber, was Penders ist. Beginnen wir mit dem Kode.
‫Zu Beginn laden wir ein Terminal oder eine Eingabeaufforderung.
‫Dies ist der Workflow, den wir jetzt ein paar Mal durchlaufen haben, aber wir werden mit jedem
‫neuen Konzept weitermachen, um sicherzustellen, dass wir es irgendwie in den Griff bekommen, denn genau das tun wir, richtig ?
‫Wir üben und üben und üben.
‫Wenn wir also versuchen, auf Dupatta-Notebooks zuzugreifen, das ist unser Arbeitsbereich, in dem wir Pandas verwenden möchten, führen wir diesen Code aus,
‫während wir uns in der Basisumgebung befinden, es wird nicht funktionieren.
‫Wir müssen also die von uns erstellte Umgebung aktivieren.
‫Wenn ich also verurteilt werde und aufliste, wird mir dies meine Umgebung zeigen.
‫Und in meinem Fall möchte ich zu dem Beispielprojektordner gehen, den wir zu Beginn erstellt haben, da diese
‫Umgebung alle Tools wie Matplotlib, Pandas, Jupiter, NUM, Pi usw. enthält. In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf die
‫Verwendung von Jupiter und Pandas.
‫Um das zu aktivieren, geben wir QandA activate ein.
‫Dann könnte ich das hier kopieren und dort ablegen.
‫Aber wir werden das Eintippen von Befehlen in der Befehlszeile üben, denn das ist es, was
‫Sie lernen und sich daran gewöhnen möchten, solche Dinge einzugeben.
‫E-Mail-Kurs, Probe, Projekt-Schrägstrich und wir drücken die Eingabetaste.
‫Jetzt ist dies aktiviert und Sie können sehen, dass wir von der Basis auf diese Umgebung umgestellt haben.
‫Also wenn ich jetzt ein Jupiter-Notebook lade.
‫Durch das dämliche Eintippen von Jupiter Notebook wird es jetzt schön mein Browser öffnen,
‫da ich in meinem Home-Verzeichnis bin, muss ich in meinen Desktop schauen und dann natürlich mein Beispielprojekt.
‫Da sind wir.
‫Jetzt führen wir diesen Beispielprojektordner im Jupiter-Dashboard aus.
‫Dies ist ein Projekt, das wir vor einer vorherigen Sitzung erstellt haben, in der wir ein Beispielnotizbuch erstellt haben.
‫Um mit der Erkundung von Pandas zu beginnen, gehen wir zum New Python 3-Notebook.
‫Wir geben diesem einen Namen.
‫Wir nennen es Einführung in Penders.
‫Da gehen wir hinein.
‫Um mit Pender zu beginnen, ist der erste Schritt der Import von Pandas, wie wir dies bereits ein paar Mal
‫gesehen haben, aber diese Abkürzung Zahltag ist nur eine kurze Version von Pandas.
‫Es erspart uns, ständig Pandas tippen zu müssen.
‫Also drücken wir die Umschalttaste und geben ein.
‫Und das wird Python nur sagen, weil wir Python 3 ausführen.
‫Hey, Python, hol dir das Pandas-Tool für uns, weil wir es verwenden wollen.
‫Und jetzt ist das erste, was Sie über Pandas wissen sollten, dass es zwei Hauptdatentypen gibt, die auf diesem kleinen Hash basieren.
‫Dies ist ein Kommentar und ich drücke die Eingabetaste.
‫Der erste, den wir uns ansehen werden, ist die Serie.
‫Also gehen wir Serie gleich PD-Serie.
‫Und jetzt denken Sie daran, wie wir diese Konzepte durchgehen werden, indem wir
‫sie zuerst ansehen, bevor Sie sie besprechen, denn denken Sie daran, im Zweifelsfall den Code auszuführen.
‫Wenn ich hier eine Serie erstelle, nimmt der Befehl Paty Dot series eine Python-Liste an.
‫Also ich habe ein paar Automarken drin.
‫Wir könnten das also wirklich Automarken nennen.
‫Wenn wir wollen, belassen wir es bei einer Serie.
‫Lassen Sie uns also auf Shift drücken und eingeben und um unsere Serie in Dupatta Notebook anzuzeigen, geben wir die Serie Head
‫Shift ein.
‫Jetzt können wir also sehen, dass wir eine einzige eindimensionale Informationsspalte haben, und das ist die Hauptsache, die Sie
‫wissen müssen.
‫Reihe durch Reihe ist gleich eindimensional.
‫Also eine Spalte, lassen Sie uns üben, eine andere mit Escape zu treffen und eine neue Zelle zu erstellen.
‫Also, was ist mit diesem?
‫Wir machen einige Farben.
‫Farben sind torfig, nicht Serien werden rot.
‫Gehen Sie blau und weiß.
‫Exzellent.
‫Wenn wir also hier drunter gehen und Farben darunter legen, wird es schön in Szene gesetzt.
‫So, jetzt haben wir eines Tages eine eindimensionale Serie.
‫Wenn ich übrigens eines Tages sage, eines von Cabranes und eines von verschiedenen Farben.
‫Jetzt ist der Unterschied zwischen einer Serie und einem Datenrahmen, jetzt ist ein Datenrahmen zweidimensional und ein Datenrahmen
‫ist viel häufiger gefärbt.
‫Ich sage Collum, da Datenrahmen Spalten haben, ist ein Datenrahmen weitaus häufiger als eine Serie, da Sie bei Ihren
‫Daten oft mehr als nur eine einzelne Spalte haben.
‫Erstellen wir also einen Datenrahmen.
‫Wir nennen dies eine Karte Daten.
‫Vielleicht entsprechen die Autodaten dem Paty-Datenrahmen.
‫Und jetzt ist der Datenrahmen ein bisschen anders, weil er ein Python-Wörterbuch benötigt.
‫Also Carmike machen.
‫Und das Schöne an Datenrahmen ist, dass wir einen Datenrahmen aus einer Reihe erstellen können.
‫Also haben wir hier Serien.
‫Also Auto machen das ist der Schlüssel und das ist der Wert, der in Farbe gehen wird.
‫Und wir geben ihm unsere Colores-Serie.
‫Also hier unten bekommen wir Autodaten.
‫Wunderschönen.
‫Das ist unser erstes Date.
‫Im Moment ist das so aufregend, richtig, weil ich Datenrahmen liebe und es eine schöne Sache ist, zu sehen,
‫wie Ihr allererster Datenrahmen erstellt wird.
‫Und jetzt, wenn Sie einen Blick hier werfen, kann es etwas mühsam sein, einen Datenrahmen von Grund auf neu zu erstellen.
‫In der Regel importieren Sie also Daten, anstatt Ihren Datenrahmen aus einer Reihe von Serien
‫zu erstellen.
‫Also schreiben wir das ab.
‫Daten importieren.
‫Und wo würden Sie jetzt Daten bekommen?
‫Wir wollten zum Beispiel einige Farbdaten.
‫Wo finden wir das?
‫Nun, wenn wir zu dieser wunderschön erstellten vorgefertigten Tabelle gehen, finden Sie übrigens alle Ressourcen zu
‫dem, woran wir arbeiten, im Ressourcenbereich.
‫Wir können sehen, dass dies eine Tabelle mit dem Namen Autoverkäufe ist, und wie können wir dies nun Ihrer Meinung nach in
‫den Datenrahmen eines Pandas einfügen?
‫Es ist an, wenn Sie die Antwort nicht kennen.
‫Wir haben es noch nicht durchgemacht.
‫Aber genau das kann PANDAS großartig, oder?
‫Sie werden einige strukturierte Daten haben, vielleicht in einer Tabelle oder so, was alles sein kann.
‫Rechts.
‫Dies ist Autoverkauf, aber Sie könnten Transaktionen haben.
‫Sie könnten Patientenakten haben, so ähnlich.
‫Anstatt die Daten in einer Tabelle zu manipulieren, möchten wir jedoch Code speziell von Panda
‫verwenden.
‫Als erstes müssen wir es jetzt für diese Autoverkaufsdaten importieren.
‫Wir könnten dies tun, indem wir exportierten.
‫Jetzt gibt es hier einen kleinen Download-Tab in durch Kommas getrennte Werte Punkt CCSVI.
‫Dies ist nun ein sehr verbreiteter Dateityp für die Datenspeicherung und Panda's funktioniert wunderbar damit.
‫Wenn wir also diese Tabellenkalkulationsdaten als durch Kommas getrennte Werte exportieren würden, lassen Sie uns das tun.
‫Das wird hier unten sparen.
‫Jetzt habe ich dies bereits als Carsales in meinen Beispielprojektordner importiert. com CSFI, also mal sehen, wie
‫wir diese Empanadas, sacar Sales Eagles' importieren würden.
‫Bitte lesen Sie nicht CSFI und dann geben wir den Dateinamen als String ein.
‫Also Autoverkauf. com CSFI.
‫Das Schöne an Pandas oder Jupiter-Notizbüchern im Allgemeinen ist, dass Sie die automatische Vervollständigung
‫von Registerkarten verwenden können.
‫Also probieren wir das aus.
‫Also werden wir die Tabulatortaste drücken.
‫Los geht's, und wir haben hier einige Optionen, die das vorausfüllen, also wollen wir die fehlenden Daten nicht, wir werden
‫uns das in einem zukünftigen Video ansehen.
‫Aber lass uns darauf klicken.
‫Na, bitte.
‫Autoverkäufe. com, CSFI.
‫All dies bedeutet also: Hey, Pender ist mit PD, lies diese GSV-Datei und speichere sie für den Autoverkauf.
‫Drücken Sie also auf Umschalten.
‫Schauen wir uns nun diese Daten an.
‫Wunderschönen.
‫Jetzt können wir sehen, dass dies genau die gleichen Informationen sind, die hier sind.
‫Das Schöne daran ist jetzt im Datenrahmen eines Pandas, dass wir alle Funktionen nutzen können, die PANDAS beim Manipulieren,
‫Anzeigen und Ändern dieser Daten zu bieten hat, da es sich jetzt im Datenrahmen eines
‫Pandas befindet.
‫In Ordnung, lassen Sie uns kurz die Anatomie dieses Datenrahmens überblicken, denn verschiedene Orte beziehen
‫sich auf verschiedene Dinge.
‫Also gehen wir zu dieser Folie.
‫Die Anatomie eines Datenrahmens, also werden wir ihn auf der linken Seite aufschlüsseln, ist die Indexspalte.
‫Jetzt beginnen Pandas Datenrahmen wie Python-Listen bei Null.
‫Wenn Sie also fünf Zeilen in Ihrem Datenrahmen hätten, wären es nur bis zu vier.
‫Es beginnt bei Null.
‫Nun, das hier ist eine Reihe.
‫All diese Werte hier, einschließlich des Index, werden also als Zeile bezeichnet.
‫Und diese hier sind Spalten und eine Zeile wird als Zugriffsnull bezeichnet.
‫Und eine Spalte wird als Achse gleich eins bezeichnet.
‫Wenn Sie also in Zukunft jemals eine Panda-Funktion sehen, die einen kleinen Parameter namens Achse hat, bedeutet dies,
‫dass Achse gleich Null ist, eine Reihe.
‫Wenn Achse gleich Eins ist, bedeutet dies eine Spalte.
‫Das hat mich am Anfang verwirrt.
‫Ich dachte nur, sag mir einfach, ob es eine Zeile oder eine Spalte ist.
‫Einige Funktionen verwenden jedoch Achse Null oder Achse gleich Eins.
‫Diese Einzelwerte hier sind nun Daten.
‫Sie können verschiedene Arten von Datentypen haben, die Sie in einem zukünftigen Video sehen werden.
‫Und die Überschriften hier oben in Fettdruck sind Spaltennamen.
‫Das sind also die wichtigsten Dinge, die Sie wissen müssen.
‫Anhängen ist Datenrahmen.
‫Sie können einen Screenshot davon oder ähnliches machen.
‫Es wird auch im Ressourcenbereich sein.
‫Aber wenn Sie mich hier jemals auf andere Begriffe verweisen hören, können Sie sich jederzeit die Anatomie
‫eines Datenrahmens ansehen und wissen, worüber gesprochen wird.
‫Kehren wir zu unserem Notizbuch zurück.
‫Wenn Sie also einen Datenrahmen importiert haben, möchten Sie vielleicht hier einige Änderungen vornehmen und ihn dann
‫exportieren.
‫Mal sehen, wie wir das machen würden.
‫Exportieren eines Datenrahmens.
‫Jetzt haben wir natürlich noch keine Änderungen an unserem vorgenommen, aber wir werden es trotzdem exportieren, um
‫ein Beispiel dafür zu sehen, wie es geht, einen Datenrahmen zu exportieren.
‫Wir nehmen die Variable des Datenrahmens Autoverkaufspunkt, um S zu sehen. V. , also zum Importieren wurde es gelesen.
‫Jetzt nennen wir diese Funktion carsales. com an CSFI und übergeben Sie ihm dann einen String-Namen,
‫wie wir ihn nennen möchten: Importierte Autos. com GSV.
‫Jetzt könnten Sie auch Autoverkäufe machen. com nach Excel, wenn Sie es in eine Excel-Datei exportieren möchten.
‫Da wir jedoch nur mit Silsbys arbeiten, einem universellen Datentyp, haben Sie möglicherweise
‫kein Excel auf Ihrem Computer.
‫Sehen Sie, dass Sie fast überall laufen können.
‫Wir werden an CSFI exportieren.
‫Also, wenn wir die Umschalttaste drücken und eingeben.
‫Was denkst du wird das gehen?
‫Gehen wir hier wieder hoch.
‫Wir suchen hier exportierte Autos. com, CSFI vor ein paar Sekunden, schön.
‫Wenn wir nun also eine neue Variable für exportierte Autoverkäufe erstellen wollten, nur um zu demonstrieren, dass Pado CEV-Autoverkäufe gelesen
‫hat.
‫Nein, wir wollen Autoverkäufe exportieren. Alles, was wir jetzt tun, ist, diese Datei hier erneut zu importieren, um
‫zu sehen, wie sie aussieht, und dann exportieren wir sie.
‫Autoverkauf, reparieren Sie auch dieses.
‫Wechseln und ins Schöne.
‫Wir importieren es wieder ein.
‫Aber es gibt einige unbenannte Commoms hier.
‫Nun, dies ist ein kleiner Trick, um zu sehen, was ASV tut, denn hier gibt es diese Indexspalte.
‫Wenn Sie keinen Index eingeben, denke ich, dass Eco falsch ist.
‫Wenn Sie dies nicht eingeben, wird es mit dem Index als Spalte exportiert.
‫Mal sehen, was passiert, wenn wir gehen.
‫Der Index ist gleich false.
‫Jetzt müssen wir nur noch die Datei exportieren und wieder importieren.
‫Na, bitte.
‫Es wird es indizieren, wenn es importiert wird.
‫Also dieser kleine Parameter, ihr Index ist gleich falsch.
‫Exportieren Sie diesen Datenrahmen und machen Sie sich keine Sorgen, die Zahlen dorthin zu werfen.
‫Aber ich denke das reicht erstmal.
‫Wir haben uns die wichtigsten Erkenntnisse daraus angesehen, dass Pandas zwei Hauptdatentypen haben, bei denen es
‫sich um eine eindimensionale Spalte handelt.
‫Es gibt hier also nur eine Spalte, den Datenrahmen, der ein viel häufigerer Typ ist, der zweispaltig oder
‫zweidimensional ist.
‫Es tut uns leid.
‫Sie haben also Zeilen und Spalten, aber die üblichere Methode zum Importieren von Daten in Pandas besteht darin, so etwas wie
‫eine C-als-V-Datei zu lesen.
‫Und wenn Sie daran Änderungen vorgenommen oder in irgendeiner Weise manipuliert haben, können Sie es als CSV-Datei exportieren.
‫Alles klar, wir sehen uns im nächsten Video.