‫Sekarang, kita memiliki sedikit gambaran tentang apa itu Penders, mari kita mulai membuat kode.
‫Jadi untuk memulai, kita akan memuat terminal atau command prompt.
‫Sekarang, ini adalah alur kerja yang telah kami lalui beberapa kali sekarang, tetapi kami
‫akan terus melalui setiap konsep baru untuk memastikan kami menyelesaikannya, karena itulah yang kami lakukan, benar ?
‫Kami hanya berlatih dan berlatih dan berlatih.
‫Jadi jika kami mencoba mengakses notebook dupatta, yang merupakan ruang kerja kami di mana kami ingin menggunakan panda, kami menjalankan kode
‫ini saat kami berada di lingkungan dasar, itu tidak akan berhasil.
‫Jadi kita perlu mengaktifkan lingkungan yang telah kita buat.
‫Jadi jika saya dikutuk dan mendaftar, ini akan menunjukkan lingkungan saya.
‫Dan dalam kasus saya, saya ingin pergi ke folder proyek sampel yang kami buat di awal, karena lingkungan
‫itu memiliki semua alat seperti matplotlib, pandas, Jupiter, NUM, Pi, dll. Kami fokus menggunakan Jupiter dan panda
‫di bagian ini.
‫Jadi untuk mengaktifkannya, kita akan mengetik QandA Activate.
‫Lalu saya bisa menyalin ini di sini dan meletakkannya di sana.
‫Tetapi kita akan berlatih mengetikkan perintah di baris perintah karena itulah yang ingin Anda
‫kuasai dan gunakan untuk mengetik hal-hal semacam ini.
‫Kursus email, sampel, garis miring proyek dan kami akan menekan enter.
‫Jadi sekarang yang diaktifkan ini dan Anda dapat melihat kami telah berubah dari dasar menjadi lingkungan ini diaktifkan.
‫Jadi jika saya memuat notebook Jupiter sekarang.
‫Dengan mengetikkan notebook Jupiter bodoh, itu akan membuka browser saya yang indah sekarang karena
‫saya berada di direktori home saya, saya perlu melihat ke desktop saya dan kemudian proyek sampel kursus saya.
‫Di sana kita berada.
‫Jadi sekarang kami menjalankan contoh folder proyek ini di dalam Dasbor Jupiter.
‫Sekarang, ini adalah proyek yang kami buat sebelum sesi sebelumnya di mana kami membuat Contoh Notebook.
‫Jadi untuk mulai menjelajahi panda, kita akan menggunakan notebook New Python three.
‫Kami akan memberi ini nama.
‫Kami akan menyebutnya pengenalan Penders.
‫Di sana kita masuk.
‫Jadi untuk memulai dengan Pender's, langkah pertama adalah mengimpor panda, seperti yang telah kita lihat beberapa kali,
‫tetapi singkatan hari gajian ini hanyalah versi pendek dari panda.
‫Ini menyelamatkan kita dari keharusan mengetik panda terus-menerus.
‫Jadi kita akan menekan shift dan masuk.
‫Dan ini hanya akan memberi tahu Python karena kami menjalankan Python tiga.
‫Hei, Python, pergi dan dapatkan alat panda untuk kami karena kami ingin menggunakannya.
‫Dan sekarang hal pertama yang perlu diketahui tentang panda adalah ada dua tipe data utama yang menggunakan hash kecil itu.
‫Ini adalah komentar dan saya akan menekan enter.
‫Yang pertama kita akan melihat adalah seri.
‫Jadi kita pergi seri sama dengan seri PD.
‫Dan sekarang ingat di mana gaya kita akan pergi melalui konsep-konsep
‫ini adalah dengan melihatnya terlebih dahulu sebelum mendiskusikannya, karena ingat, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Sekarang, jika saya membuat seri di sini, perintah Paty Dot series mengambil daftar python.
‫Jadi saya punya beberapa merek mobil di sana.
‫Jadi kita bisa benar-benar menyebut merek mobil ini.
‫Jika kita mau, kita akan membiarkannya seri.
‫Jadi mari kita tekan shift dan enter dan untuk melihat seri kami di Dupatta Notebook, kami akan mengetik seri head
‫shift in.
‫Jadi sekarang kita dapat melihat bahwa kita memiliki satu kolom informasi satu dimensi dan itulah hal utama yang perlu
‫Anda ketahui.
‫Seri melalui seri sama dengan satu dimensi.
‫Jadi satu kolom, mari berlatih membuat satu lagi lolos dan membuat sel baru.
‫Jadi bagaimana dengan yang satu ini?
‫Kami membuat beberapa warna.
‫Warna sama dengan gambut, bukan seri yang akan menjadi merah.
‫Pergi biru dan putih.
‫Bagus sekali.
‫Jadi jika kita masuk ke bawah sini dan kita akan meletakkan warna di bawahnya, sehingga tampilannya berubah menjadi indah.
‫Jadi sekarang kita harus satu hari seri satu dimensi.
‫Ketika saya mengatakan suatu hari, omong-omong, salah satu cabranes dan salah satu warna yang berbeda.
‫Jadi sekarang perbedaan antara seri dan bingkai data, sekarang bingkai data dua dimensi dan bingkai data
‫jauh lebih umum warna.
‫Saya katakan Collum, karena bingkai data memiliki kolom, bingkai data jauh lebih umum daripada seri karena seringkali dengan data
‫Anda, Anda akan memiliki lebih dari satu kolom tunggal.
‫Jadi mari kita buat bingkai data.
‫Kami akan menyebutnya data satu kartu.
‫Mungkin data mobil sama dengan bingkai data Paty.
‫Dan sekarang data frame sedikit berbeda karena membutuhkan kamus Python.
‫Jadi Carmike membuat.
‫Dan kemudian hal yang indah tentang bingkai data adalah bahwa kita dapat membuat bingkai data di seri.
‫Jadi kita punya seri di sini.
‫Jadi mobil make ini adalah kuncinya dan ini adalah nilai yang akan di warnai.
‫Dan kami akan memberikan seri Colores kami.
‫Jadi di bawah sini, kita akan mendapatkan data mobil.
‫Cantik.
‫Itu adalah kencan pertama kami.
‫Saat ini, ini sangat menarik, kan, karena saya menyukai bingkai data dan merupakan hal yang indah untuk mulai
‫melihat bingkai data pertama Anda dibuat.
‫Dan sekarang jika Anda lihat di sini, membuat bingkai data dari awal bisa jadi sedikit membosankan.
‫Jadi yang biasanya Anda lakukan adalah, daripada membuat bingkai data dari beberapa rangkaian, Anda akan
‫mengimpor data.
‫Jadi kita akan mengetiknya.
‫Impor data.
‫Dan sekarang di mana Anda akan mendapatkan data?
‫Jadi, misalnya, kami menginginkan beberapa data warna.
‫Di mana kita bisa menemukan itu?
‫Nah, jika kita membuka spreadsheet yang dibuat dengan indah ini dan omong-omong, semua sumber daya untuk apa yang sedang kita
‫kerjakan akan ada di bagian sumber daya.
‫Kita dapat melihat bahwa ini adalah spreadsheet yang disebut penjualan mobil, dan sekarang bagaimana menurut Anda kami dapat memasukkan ini
‫ke dalam kerangka data panda?
‫Aktif jika Anda tidak tahu jawabannya.
‫Kami belum melewatinya.
‫Tapi inilah yang PANDAS hebat lakukan, bukan?
‫Anda akan memiliki beberapa data terstruktur mungkin dalam spreadsheet atau sesuatu, yang bisa berupa apa saja.
‫Benar.
‫Ini adalah penjualan mobil, tetapi Anda dapat melakukan transaksi.
‫Anda bisa memiliki catatan pasien, sesuatu seperti itu.
‫Tapi kami ingin daripada memanipulasi data dalam spreadsheet, kami ingin mulai menggunakan kode khusus kode
‫Panda.
‫Jadi yang pertama harus kita impor sekarang untuk data penjualan mobil ini.
‫Cara yang bisa kita lakukan adalah dengan mengekspornya.
‫Sekarang, ada tab unduhan kecil di sini ke dalam nilai yang dipisahkan koma titik CCSVI.
‫Sekarang ini adalah jenis file penyimpanan data yang sangat umum dan Panda bekerja dengan baik dengannya.
‫Jadi jika kita mengekspor data spreadsheet ini sebagai nilai yang dipisahkan koma, mari kita lakukan itu.
‫Itu akan menghemat di sini.
‫Sekarang, saya sudah mengimpor ini ke folder proyek sampel saya sebagai penjualan mobil. com CSFI, jadi mari kita lihat
‫bagaimana kita akan mengimpor empanada itu, sacar sales eagles'.
‫Harap jangan membaca CSFI dan kemudian kami akan mengetikkan nama file sebagai string.
‫Jadi penjualan mobil. com CSFI.
‫Nah, yang menarik dari panda atau notebook Jupiter secara umum sebenarnya adalah Anda bisa
‫menggunakan tab autocomplete.
‫Jadi mari kita coba itu.
‫Jadi kita akan menekan tab.
‫Ini dia, dan kami memiliki beberapa opsi di sini yang akan mengisinya terlebih dahulu, jadi kami tidak ingin ada data yang
‫hilang, kami akan melihatnya di video mendatang.
‫Tapi mari kita klik itu.
‫Di sana kita pergi.
‫Penjualan mobil. com, CSFI.
‫Jadi semua yang dilakukan adalah mengatakan, Hei, Pender dengan PD, baca file GSV ini dan simpan ke penjualan mobil.
‫Jadi tekan shift ke.
‫Sekarang mari kita lihat data dari.
‫Cantik.
‫Jadi sekarang kita bisa melihat ini adalah informasi yang sama persis yang ada di sini.
‫Dalam bingkai data panda sekarang hal yang indah tentang ini adalah karena sekarang dalam bingkai data panda,
‫kita dapat memanfaatkan semua fungsi yang ditawarkan PANDAS dalam memanipulasi, melihat, dan mengubah
‫data ini.
‫Baiklah, mari kita lihat sekilas tentang anatomi kerangka data ini, karena tempat yang berbeda mengacu
‫pada hal yang berbeda.
‫Jadi kita pergi ke slide ini.
‫Anatomi bingkai data, jadi kami akan memecahnya di sisi kiri adalah kolom indeks.
‫Sekarang bingkai data Panda seperti daftar Python mulai dari nol.
‫Jadi jika Anda memiliki lima baris dalam bingkai data Anda, itu hanya akan mencapai empat.
‫Ini dimulai dari nol.
‫Sekarang, ini di sini adalah baris.
‫Jadi semua nilai ini di sini, termasuk indeks, disebut baris.
‫Dan yang ini di sini adalah kolom dan baris disebut sebagai akses nol.
‫Dan kolom disebut sebagai sumbu sama dengan satu.
‫Jadi jika Anda pernah melihat fungsi panda di masa depan, yang memiliki parameter kecil yang disebut sumbu, jika
‫dikatakan sumbu sama dengan nol, itu berarti baris.
‫Sekarang, jika dikatakan sumbu sama dengan satu, itu berarti kolom.
‫Saya bingung dengan ini pada awalnya.
‫Saya hanya seperti, katakan saja apakah itu baris atau kolom.
‫Tetapi beberapa fungsi menggunakan sumbu nol atau sumbu sama dengan satu.
‫Sekarang, nilai-nilai individu di sini adalah data.
‫Anda dapat memiliki berbagai jenis tipe data yang akan Anda lihat di video mendatang.
‫Dan judul di sini yang dicetak tebal adalah nama kolom.
‫Jadi ini adalah hal utama yang perlu Anda ketahui.
‫Tambahkan adalah bingkai data.
‫Anda dapat mengambil tangkapan layar ini atau sesuatu seperti itu.
‫Itu akan berada di bagian sumber daya juga.
‫Tetapi jika Anda pernah mendengar saya mengacu pada istilah yang berbeda di sini, Anda selalu dapat melihat
‫anatomi kerangka data dan mengetahui apa yang telah dibicarakan.
‫Mari kembali ke buku catatan kita.
‫Jadi setelah Anda mengimpor bingkai data, yang mungkin ingin Anda lakukan adalah membuat beberapa perubahan di sini dan kemudian
‫mengekspornya.
‫Jadi mari kita lihat bagaimana kita akan melakukannya.
‫Mengekspor bingkai data.
‫Sekarang, tentu saja, kami belum membuat perubahan apa pun pada kami, tetapi kami akan tetap
‫mengekspornya untuk melihat contoh bagaimana melakukannya, untuk mengekspor bingkai data.
‫Variabel frame data penjualan mobil kita ambil untuk melihat S. V , jadi untuk mengimpornya dibaca.
‫Sekarang kita akan memanggil fungsi ini carsales. com ke CSFI dan kemudian berikan nama string dari apa yang
‫ingin kita sebut, impor penjualan mobil yang diekspor. com GSV.
‫Sekarang Anda juga bisa melakukan penjualan mobil. com ke excel jika Anda ingin mengekspornya ke file Excel.
‫Tetapi karena kami hanya benar-benar bekerja dengan Silsby, yang merupakan jenis tipe data universal, Anda mungkin
‫tidak memiliki excel di komputer Anda.
‫Lihat sebagai vs Anda dapat menjalankan hampir di mana saja.
‫Kami akan mengekspor ke CSFI.
‫Jadi jika kita menekan shift dan enter.
‫Menurut Anda apa yang akan terjadi?
‫Mari kita kembali ke atas sini.
‫Kami sedang mencari di sini, penjualan mobil yang diekspor. com, CSFI beberapa detik yang lalu, cantik.
‫Jadi sekarang jika kita ingin membuat variabel baru penjualan mobil ekspor hanya untuk menunjukkan Pado membaca penjualan mobil
‫CEV.
‫Tidak, kami ingin mengekspor penjualan mobil ke semua yang kami lakukan sekarang hanyalah mengimpor ulang file ini di sini
‫untuk melihat seperti apa tampilannya dan kemudian kami akan mengekspornya.
‫Penjualan mobil, perbaiki yang ini juga.
‫Pergeseran dan menjadi indah.
‫Kami mengimpornya kembali.
‫Tapi ada beberapa commom yang tidak disebutkan namanya di sini.
‫Sekarang, ini adalah sedikit trik dari apa yang dilihat sebagai ASV, karena ada kolom indeks di sini.
‫Jika Anda tidak memasukkan indeks, saya pikir itu salah eco.
‫Jika Anda tidak memasukkan ini, itu akan mengekspornya dengan indeks sebagai kolom.
‫Jadi mari kita lihat apa yang terjadi jika kita pergi.
‫Indeks sama dengan salah.
‫Sekarang kita akan melakukan semua yang dilakukan adalah mengekspor ulang file dan kita akan mengimpornya kembali.
‫Di sana kita pergi.
‫Ini akan mengindeksnya saat diimpor.
‫Jadi parameter kecil itu, indeksnya sama dengan falsies.
‫Pergi ekspor bingkai data ini dan jangan khawatir tentang membuang angka di sana.
‫Tapi saya pikir itu cukup untuk saat ini.
‫Kami telah melihat takeaways utama dari ini adalah bahwa panda memiliki dua seri tipe data
‫utama, yang merupakan kolom satu dimensi.
‫Jadi hanya ada satu kolom di sini, bingkai data, yang merupakan tipe yang jauh lebih umum, yaitu dua kolom atau
‫dua dimensi.
‫Maaf.
‫Jadi, Anda memiliki baris dan kolom, tetapi cara yang lebih umum untuk mengimpor data ke panda adalah dengan membaca sesuatu seperti
‫file C sebagai V.
‫Dan kemudian setelah Anda membuat perubahan ini atau dimanipulasi dalam beberapa cara, Anda dapat mengekspornya sebagai file CSV.
‫Baiklah, sampai jumpa di video selanjutnya.