‫Ora, abbiamo una panoramica di cosa sia Penders, iniziamo a scrivere il kode.
‫Quindi, per iniziare, caricheremo un terminale o un prompt dei comandi.
‫Ora, questo è il flusso di lavoro che abbiamo attraversato un paio di volte, ma continueremo
‫a seguire ogni nuovo concetto per assicurarci di metterlo a posto, perché è quello che stiamo facendo, giusto ?
‫Ci stiamo solo esercitando, praticando e praticando.
‫Quindi, se proviamo ad accedere ai notebook dupatta, che è il nostro spazio di lavoro in cui vogliamo usare i panda,
‫eseguiamo questo codice mentre siamo nell'ambiente di base, non funzionerà.
‫Quindi dobbiamo attivare l'ambiente che abbiamo creato.
‫Quindi se vado condannato e elenco, questo mi mostrerà i miei ambienti.
‫E nel mio caso, voglio andare alla cartella del progetto di esempio che abbiamo creato all'inizio, perché quell'ambiente
‫ha tutti gli strumenti come matplotlib, pandas, Jupiter, NUM, Pi, ecc. In questa sezione ci concentriamo sull'uso di
‫Giove e dei panda.
‫Quindi, per attivarlo, digiteremo QandAactivate.
‫Quindi potrei copiare questo qui e metterlo laggiù.
‫Ma ci eserciteremo a digitare i comandi nella riga di comando perché è quello che vuoi
‫diventare esperto e abituato a digitare questo genere di cose.
‫E-mail corso, campione, barra del progetto e premeremo invio.
‫Quindi ora che è attivato questo e puoi vedere che siamo passati dalla base all'attivazione di questo ambiente.
‫Quindi se carico un taccuino Jupiter ora.
‫Digitando lo stupido taccuino Jupiter, si aprirà il mio browser in modo bello ora perché sono
‫nella mia home directory, ho bisogno di guardare nel mio desktop e poi nel mio progetto di esempio del corso.
‫Ci siamo.
‫Quindi ora stiamo eseguendo questa cartella di progetto di esempio all'interno di Jupiter Dashboard.
‫Ora, questo è un progetto in cui l'abbiamo realizzato prima di una sessione precedente in cui abbiamo creato Example Notebook.
‫Quindi, per iniziare a esplorare i panda, andremo a New Python tre notebook.
‫Daremo un nome a questo.
‫La chiameremo introduzione a Penders.
‫Ci entriamo.
‫E così, per iniziare con Pender's, il primo passo è importare i panda, come abbiamo già visto alcune volte, ma
‫questa abbreviazione di giorno di paga è solo una versione breve dei panda.
‫Ci evita di dover digitare continuamente i panda.
‫Quindi premeremo MAIUSC ed entriamo.
‫E questo lo dirà a Python perché stiamo eseguendo Python tre.
‫Ehi, Python, vai a prenderci lo strumento panda perché vogliamo usarlo.
‫E ora la prima cosa da sapere sui panda è che ci sono due tipi di dati principali che cavalcano quel piccolo hashish.
‫Questo è un commento e premo invio.
‫La prima che esamineremo è la serie.
‫Quindi andiamo serie uguale a serie PD.
‫E ora ricorda dove lo stile in cui andremo a passare attraverso questi
‫concetti è guardandoli prima di discuterli, perché ricorda, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Ora, se creo una serie qui, il comando Paty Dot series prende un elenco Python.
‫Quindi ho alcune marche di auto lì dentro.
‫Quindi potremmo davvero chiamare questo marchio di auto.
‫Se vogliamo, lasceremo una serie.
‫Quindi premiamo shift e invio e per visualizzare la nostra serie in Dupatta Notebook, digiteremo serie head shift
‫in.
‫Quindi ora possiamo vedere che abbiamo come una singola colonna unidimensionale di informazioni e questa è la cosa principale
‫che devi sapere.
‫Da serie a serie è uguale a unidimensionale.
‫Quindi una colonna, esercitiamoci facendo un altro colpo di fuga e creiamo una nuova cella.
‫Allora che ne dici di questo?
‫Facciamo alcuni colori.
‫I colori sono uguali a torba, non le serie diventeranno rosse.
‫Vai blu e bianco.
‫Eccellente.
‫Quindi, se andiamo qui sotto e mettiamo i colori sotto, così viene visualizzato in modo bello.
‫Quindi ora dobbiamo passare alla serie di un giorno unidimensionale.
‫Quando dico un giorno, tra l'altro, uno di cabranes e uno di diversi colori.
‫Quindi ora la differenza tra una serie e un frame di dati, ora un frame di dati è bidimensionale e il frame di dati
‫è molto più comune nel colore.
‫Sto dicendo Collum, poiché i frame di dati hanno colonne, un frame di dati è molto più comune di una serie perché
‫spesso con i tuoi dati avrai più di una singola colonna.
‫Quindi creiamo un frame di dati.
‫Chiameremo questi dati di una carta.
‫Forse i dati dell'auto equivalgono al frame di dati di Paty.
‫E ora il frame di dati è leggermente diverso perché richiede un dizionario Python.
‫Quindi Carmike fa.
‫E poi la cosa bella dei frame di dati è che possiamo creare un frame di dati in serie.
‫Quindi abbiamo delle serie qui.
‫Quindi la marca dell'auto è questa la chiave e questo è il valore che diventerà colore.
‫E gli daremo la nostra serie Colores.
‫Quindi quaggiù, avremo i dati dell'auto.
‫Bellissimo.
‫Questo è il nostro primo appuntamento.
‫In questo momento, è così eccitante, giusto, perché amo i frame di dati ed è una cosa bellissima iniziare a vedere il
‫tuo primo frame di dati in assoluto.
‫E ora, se dai un'occhiata qui, creare un frame di dati da zero può essere un po' noioso.
‫Quindi quello che fai di solito è, invece di creare il tuo frame di dati da alcune serie, importerai
‫i dati.
‫Quindi lo digiteremo.
‫Importa dati.
‫E ora dove prenderesti i dati?
‫Quindi, ad esempio, volevamo alcuni dati sul colore.
‫Dove possiamo trovarlo?
‫Bene, se andiamo a questo foglio di calcolo prefabbricato meravigliosamente creato e, a proposito, tutte le risorse su ciò su
‫cui stiamo lavorando saranno nella sezione delle risorse.
‫Possiamo vedere che questo è un foglio di calcolo chiamato vendite di auto, e ora come pensi che potremmo inserirlo nel frame
‫di dati di un panda?
‫È attivo se non conosci la risposta.
‫Non ci siamo ancora passati.
‫Ma questo è ciò che PANDAS è bravo a fare, giusto?
‫Avrai alcuni dati strutturati forse in un foglio di calcolo o qualcosa del genere, che potrebbe essere qualsiasi cosa.
‫Destra.
‫Si tratta di vendite di auto, ma potresti avere transazioni.
‫Potresti avere le cartelle dei pazienti, qualcosa del genere.
‫Ma vogliamo piuttosto che manipolare i dati in un foglio di calcolo, vogliamo iniziare a utilizzare il codice in particolare il codice
‫di Panda.
‫Quindi la prima cosa è che dobbiamo importarlo ora per questi dati di vendita di auto.
‫Il modo in cui potremmo farlo è esportare.
‫Ora, c'è una piccola scheda di download qui in valori separati da virgola punto CCSVI.
‫Ora questo è un tipo di file di archiviazione dati molto comune e Panda funziona magnificamente con esso.
‫Quindi, se dovessimo esportare i dati di questo foglio di calcolo come valori separati da virgole, facciamolo.
‫Questo farà risparmiare quaggiù.
‫Ora, l'ho già importato nella cartella del mio progetto di esempio come autosales. com CSFI, quindi vediamo
‫come importeremmo quelle empanadas, sacar sales eagles'.
‫Per favore non leggere CSFI e poi digiteremo il nome del file come una stringa.
‫Quindi autovendite. com CSFI.
‫Ora, la cosa bella dei panda o dei taccuini di Giove in generale è che puoi usare il
‫completamento automatico delle schede.
‫Quindi proviamolo.
‫Quindi premeremo tab.
‫Ecco, e abbiamo alcune opzioni qui che lo precompileranno, quindi non vogliamo quello con dati mancanti, lo
‫daremo un'occhiata in un video futuro.
‫Ma facciamo clic su quello.
‫Ci siamo.
‫Vendite di automobili. com, CSFI.
‫Quindi tutto ciò che sta facendo è dire, Ehi, Pender è con PD, leggi questo file GSV e salvalo nelle vendite di auto.
‫Quindi premi shift in.
‫Ora diamo un'occhiata a quei dati da.
‫Bellissimo.
‫Quindi ora possiamo vedere che queste sono esattamente le stesse informazioni che sono qui.
‫Nel frame di dati di un panda ora la cosa bella di questo è che poiché ora è nel frame di dati
‫di un panda, possiamo sfruttare tutte le funzioni che PANDAS ha da offrire nella manipolazione, visualizzazione e modifica
‫di questi dati.
‫Va bene, diamo una rapida occhiata a quale sia l'anatomia di questo frame di dati, perché luoghi diversi
‫si riferiscono a cose diverse.
‫Quindi passiamo a questa diapositiva.
‫L'anatomia di un frame di dati, quindi la analizzeremo sul lato sinistro è la colonna dell'indice.
‫Ora i frame di dati di Panda come gli elenchi Python iniziano da zero.
‫Quindi, se avessi cinque righe nel frame di dati, ne arriverebbero solo fino a quattro.
‫Si parte da zero.
‫Ora, questa è una riga.
‫Quindi questi tutti questi valori qui, incluso l'indice, sono chiamati riga.
‫E queste qui sono colonne e una riga è indicata come accesso zero.
‫E una colonna è indicata come asse uguale a uno.
‫Quindi, se mai dovessi vedere la funzione di un panda in futuro, che ha un piccolo parametro chiamato asse, se dice
‫che l'asse è uguale a zero, significa una riga.
‫Ora, se dice che l'asse è uguale a uno, significa una colonna.
‫Mi sono confuso da questo all'inizio.
‫Ero proprio come, dimmi solo se è una riga o una colonna.
‫Ma alcune funzioni usano l'asse zero o l'asse uguale a uno.
‫Ora, questi valori individuali qui sono dati.
‫Puoi avere diversi tipi di tipi di dati che vedranno quelli in un video futuro.
‫E le intestazioni qui sopra in grassetto sono i nomi delle colonne.
‫Quindi queste sono le cose principali che devi sapere.
‫Aggiungi è il frame di dati.
‫Puoi fare uno screenshot di questo o qualcosa del genere.
‫Sarà anche nella sezione risorse.
‫Ma se mai mi sentissi fare riferimento a termini diversi da queste parti, puoi sempre dare un'occhiata all'anatomia di un
‫frame di dati e sapere di cosa si è parlato.
‫Torniamo al nostro taccuino.
‫Quindi, una volta importato un frame di dati, ciò che potresti voler fare è apportare alcune modifiche qui e
‫quindi esportarlo.
‫Quindi vediamo come lo faremmo.
‫Esportazione di un frame di dati.
‫Ora, ovviamente, non abbiamo ancora apportato alcuna modifica al nostro, ma lo esporteremo comunque per vedere
‫un esempio di come farlo, per esportare un frame di dati.
‫Prendiamo la variabile del punto di vendita dell'auto del frame di dati per vedere S. v. , quindi per importarlo è stato letto.
‫Ora chiameremo questa funzione autovendite. com a CSFI e quindi passagli un nome di stringa di come
‫vogliamo chiamarlo, importare le vendite di auto esportate. com GSV.
‫Ora potresti anche fare vendite di auto. com in excel se volessi esportarlo in un file Excel.
‫Ma dal momento che stiamo davvero lavorando solo con Silsby, che è una specie di tipo di dati universale,
‫potresti non avere Excel sul tuo computer.
‫Guarda come puoi correre quasi ovunque.
‫Esporteremo in CSFI.
‫Quindi, se premiamo shift ed invio.
‫Cosa pensi che andrà?
‫Torniamo quassù.
‫Stiamo cercando qui, vendite di auto esportate. com, CSFI pochi secondi fa, bellissimo.
‫Quindi ora, se volessimo creare una nuova variabile per le vendite di auto esportate solo per dimostrare le vendite di auto CEV di
‫Pado.
‫No, vogliamo esportare le vendite di auto in tutto ciò che stiamo facendo ora è solo reimportare questo
‫file qui per vedere come appare e poi lo esporteremo.
‫Vendite di auto, sistemate anche questa.
‫Spostati e in bella.
‫Lo importiamo di nuovo.
‫Ma qui c'è qualche comune senza nome.
‫Ora, questo è un piccolo trucco su cosa vedere come fa ASV, perché qui c'è questa colonna indice.
‫Se non inserisci un indice, penso che sia falso eco.
‫Se non lo inserisci, lo esporterà con l'indice come colonna.
‫Quindi vediamo cosa succede se andiamo.
‫L'indice è falso.
‫Ora tutto ciò che è stato fatto è riesportare il file e reimportarlo.
‫Ci siamo.
‫Lo indicizzerà man mano che viene importato.
‫Quindi quel piccolo parametro, il loro indice è uguale a falsi.
‫Vai a esportare questo frame di dati e non preoccuparti di inserire i numeri lì.
‫Ma penso che per ora basti.
‫Abbiamo esaminato i principali risultati da seguire: i panda hanno due serie di tipi di
‫dati principali, ovvero una colonna unidimensionale.
‫Quindi c'è solo una colonna qui, data frame, che è un tipo molto più comune, che è a due colonne
‫o bidimensionale.
‫Scusa.
‫Quindi hai righe e colonne, ma il modo più comune di importare dati in panda è leggere qualcosa come un
‫file C come V.
‫E poi, una volta che hai apportato modifiche o manipolato in qualche modo, puoi esportarlo come file CSV.
‫Va bene, ci vediamo nel prossimo video.