‫Agora, temos uma pequena visão geral do que é Penders, vamos começar a kode.
‫Então, para começar, vamos carregar um terminal ou prompt de comando.
‫Agora, este é o fluxo de trabalho pelo qual passamos algumas vezes, mas vamos continuar com
‫cada novo conceito para ter certeza de que entendemos bem, porque é isso que estamos fazendo, certo ?
‫Estamos apenas praticando e praticando e praticando.
‫Então, se tentarmos acessar os blocos de notas dupatta, que é nosso espaço de trabalho onde queremos usar o pandas, rodamos
‫este código enquanto estamos no ambiente base, não vai funcionar.
‫Portanto, precisamos ativar o ambiente que criamos.
‫Então, se eu for condenado e listar, isso vai me mostrar meus ambientes.
‫E, no meu caso, quero ir para a pasta do projeto de amostra que criamos no início, porque esse
‫ambiente tem todas as ferramentas como matplotlib, pandas, Júpiter, NUM, Pi, etc. Estamos focados no uso de Júpiter
‫e pandas nesta seção.
‫Então, para ativar isso, vamos digitar QandA activate.
‫Então eu poderia copiar isso aqui e colocar ali.
‫Mas vamos praticar a digitação de comandos na linha de comando porque é isso que você deseja que
‫se torne proficiente e acostumado a digitar esse tipo de coisas.
‫Curso por e-mail, amostra, barra do projeto e clicaremos em enter.
‫Agora que está ativado e você pode ver que mudamos da base para ter este ambiente ativado.
‫Então, se eu carregar um caderno de Júpiter agora.
‫Ao digitar o estúpido caderno de Júpiter, meu navegador vai abrir lindamente agora, porque estou
‫em meu diretório inicial, preciso olhar em minha área de trabalho e depois em meu projeto de amostra do curso.
‫Aqui estamos.
‫Portanto, agora estamos executando esta pasta de projeto de amostra no Painel de controle do Jupiter.
‫Agora, este é um projeto que fizemos antes de uma sessão anterior, onde criamos o Notebook de exemplo.
‫Então, para começar a explorar os pandas, vamos usar o Novo caderno de três notas do Python.
‫Vamos dar um nome a isso.
‫Vamos chamá-lo de introdução aos Penders.
‫Lá vamos nós.
‫E então, para começar com o do Pender, o primeiro passo é importar pandas, como já vimos isso algumas vezes, mas
‫essa abreviatura de dia de pagamento é apenas uma versão resumida de pandas.
‫Isso nos poupa de ter que digitar pandas continuamente.
‫Então, vamos apertar shift e entrar.
‫E isso só vai dizer ao Python, porque estamos executando o Python três.
‫Ei, Python, vá buscar a ferramenta pandas para nós porque queremos usá-la.
‫E agora a primeira coisa a saber sobre os pandas é que há dois tipos de dados principais nesse pequeno hash.
‫Este é um comentário e irei apertar enter.
‫O primeiro que veremos é a série.
‫Então vamos série igual a série PD.
‫E agora lembre-se de que o estilo que vamos usar para examinar esses
‫conceitos é examiná-los antes de discuti-los, porque lembre-se, em caso de dúvida, execute o código.
‫Agora, se eu fizer uma série aqui, o comando Paty Dot series pega uma lista python.
‫Portanto, tenho algumas marcas de automóveis aí.
‫Portanto, poderíamos realmente chamar isso de marcas de automóveis.
‫Se quisermos, vamos deixar uma série.
‫Então, vamos apertar shift e entrar e para ver nossa série no Dupatta Notebook, digitaremos a série head shift
‫em.
‫Agora podemos ver que temos uma coluna unidimensional de informações e essa é a principal coisa que você
‫precisa saber.
‫Série a série é igual a uma dimensão.
‫Então, uma coluna, vamos praticar fazer outra tecla escapar e criar uma nova célula.
‫E quanto a este?
‫Fazemos algumas cores.
‫As cores são iguais a turfosas, a série não ficará vermelha.
‫Vá azul e branco.
‫Excelente.
‫Então, se formos aqui embaixo e colocarmos as cores embaixo, a exibição muda para bela.
‫Então agora temos uma série de um dia unidimensional.
‫Quando digo um dia, aliás, um dos cabranes e outro de cores diferentes.
‫Portanto, agora a diferença entre uma série e um quadro de dados, agora um quadro de dados é bidimensional e o quadro de dados
‫é muito mais comum em cores.
‫Estou dizendo Collum, porque os quadros de dados têm colunas, um quadro de dados é muito mais comum do que uma série porque, muitas
‫vezes, com seus dados, você terá mais do que apenas uma coluna.
‫Então, vamos criar um quadro de dados.
‫Chamaremos isso de um cartão de dados.
‫Talvez os dados do carro sejam iguais ao quadro de dados da Paty.
‫E agora o data frame é um pouco diferente porque requer um dicionário Python.
‫Então Carmike faz.
‫E o que é bonito sobre os quadros de dados é que podemos criar um quadro de dados em série.
‫Portanto, temos séries aqui.
‫Portanto, a fabricação do carro é a chave e o valor será colorido.
‫E daremos nossa série Colores.
‫Então, aqui embaixo, obteremos dados do carro.
‫Lindo.
‫Esse é o nosso primeiro encontro.
‫Agora, isso é tão empolgante, certo, porque eu adoro frames de dados e é uma coisa linda começar a ver
‫seu primeiro frame de dados sendo feito.
‫E agora, se você der uma olhada aqui, criar um quadro de dados do zero pode ser um pouco entediante.
‫Então, o que você geralmente faz é, em vez de criar seu quadro de dados a partir de alguma
‫série, importar dados.
‫Então, vamos digitar isso.
‫Importar dados.
‫E agora, onde você obteria dados?
‫Então, por exemplo, queríamos alguns dados de cores.
‫Onde podemos encontrar isso?
‫Bem, se formos até essa planilha predefinida lindamente criada e, a propósito, todos os recursos para o que
‫estamos trabalhando estarão na seção de recursos.
‫Podemos ver que esta é uma planilha chamada vendas de carros, e agora como você acha que podemos inserir isso no quadro
‫de dados de um panda?
‫Está ativado se você não souber a resposta.
‫Nós não passamos por isso ainda.
‫Mas é isso que PANDAS é ótimo em fazer, certo?
‫Você terá alguns dados estruturados, talvez em uma planilha ou algo assim, que pode ser qualquer coisa.
‫Direito.
‫Esta é a venda de carros, mas você pode ter transações.
‫Você poderia ter registros de pacientes, algo assim.
‫Mas queremos, em vez de manipular os dados em uma planilha, queremos começar a usar o código especificamente o código
‫do Panda.
‫Então, a primeira coisa é que temos que importar agora para os dados de vendas de carros.
‫A maneira que poderíamos fazer é exportando.
‫Agora, há uma pequena guia de download aqui em valores separados por vírgula ponto CCSVI.
‫Bem, este é um tipo de arquivo de armazenamento de dados muito comum e o Panda's funciona perfeitamente com ele.
‫Portanto, se quisermos exportar os dados dessa planilha como valores separados por vírgulas, vamos fazer isso.
‫Isso vai economizar aqui.
‫Agora, já importei isso para minha pasta de projeto de amostra como carsales. com CSFI, então vamos ver
‫como importaríamos essas empanadas, sacar sales eagles '.
‫Não leia CSFI e então digitaremos o nome do arquivo como uma string.
‫Então, carsales. com CSFI.
‫Agora, a coisa bonita sobre os pandas ou cadernos de Júpiter em geral, na verdade, é que você pode usar
‫o preenchimento automático de guias.
‫Então, vamos experimentar.
‫Então, vamos pressionar tab.
‫Lá vamos nós, e temos algumas opções aqui que vão preencher isso, então não queremos o que faltava,
‫veremos isso em um vídeo futuro.
‫Mas vamos clicar nisso.
‫Aqui vamos nós.
‫Vendas de carros. com, CSFI.
‫Então, tudo o que isso está fazendo é dizer, Ei, Pender está com PD, leia este arquivo GSV e salve-o nas vendas de carros.
‫Então clique em shift para.
‫Agora vamos dar uma olhada nesses dados de.
‫Lindo.
‫Agora podemos ver que são exatamente as mesmas informações que estão aqui.
‫Agora, no quadro de dados de um panda, a beleza disso é que, por estar agora no quadro de dados de
‫um panda, podemos aproveitar todas as funções que o PANDAS tem a oferecer para manipular, visualizar e
‫alterar esses dados.
‫Tudo bem, vamos dar uma olhada rápida em qual é a anatomia desse quadro de dados, porque diferentes lugares
‫se referem a coisas diferentes.
‫Então, vamos para este slide.
‫A anatomia de um quadro de dados, então vamos dividi-la no lado esquerdo é a coluna de índice.
‫Agora, os quadros de dados do Panda, como as listas do Python, começam do zero.
‫Portanto, se você tivesse cinco linhas em seu quadro de dados, ele só chegaria a quatro.
‫Tudo começa do zero.
‫Agora, isso aqui é uma linha.
‫Portanto, todos esses valores aqui, incluindo o índice, são chamados de linha.
‫E estes aqui são colunas e uma linha é conhecida como acesso zero.
‫E uma coluna é chamada de eixo igual a um.
‫Então, se você vir a função de um panda no futuro, que tem um pequeno parâmetro chamado eixo, se estiver dizendo que
‫eixo é igual a zero, isso significa uma linha.
‫Agora, se está dizendo que o eixo é igual a um, significa uma coluna.
‫Fiquei confuso com isso no começo.
‫Eu estava tipo, diga-me se é uma linha ou coluna.
‫Mas algumas funções usam eixo zero ou eixo igual a um.
‫Agora, esses valores individuais aqui são dados.
‫Você pode ter diferentes tipos de tipos de dados para ver em um vídeo futuro.
‫E os títulos aqui em negrito são os nomes das colunas.
‫Portanto, essas são as principais coisas que você precisa saber.
‫Anexar é o quadro de dados.
‫Você pode fazer uma captura de tela disso ou algo parecido.
‫Estará na seção de recursos também.
‫Mas se alguma vez você me ouvir referindo-se a termos diferentes por aqui, você sempre pode dar uma olhada na anatomia
‫de um quadro de dados e saber do que foi falado.
‫Voltemos ao nosso caderno.
‫E assim, depois de importar um quadro de dados, o que você pode fazer é fazer algumas alterações aqui e, em
‫seguida, exportá-lo.
‫Então, vamos ver como faríamos isso.
‫Exportando um quadro de dados.
‫Agora, é claro, não fizemos nenhuma alteração no nosso ainda, mas vamos exportá-lo de qualquer maneira para ver
‫um exemplo de como fazer isso, para exportar um quadro de dados.
‫Pegamos a variável do ponto de vendas de carros do quadro de dados para ver S. V. , para importar foi lido.
‫Agora vamos chamar essa função carsales. com para CSFI e, em seguida, passe a ele um nome de
‫string com o que queremos chamá-lo, importe carsales exportados. com GSV.
‫Agora você também pode fazer vendas de carros. com para o Excel se quiser exportá-lo para um arquivo do Excel.
‫Mas como estamos trabalhando apenas com o Silsby's, que é um tipo de dado universal, você pode não
‫ter o Excel no seu computador.
‫Veja como você pode correr em quase qualquer lugar.
‫Vamos exportar para CSFI.
‫Então, se nós apertarmos shift e entrarmos.
‫O que você acha que vai acontecer?
‫Vamos voltar aqui.
‫Estamos procurando aqui, carsales exportados. com, CSFI alguns segundos atrás, linda.
‫Portanto, agora, se quiséssemos criar uma nova variável, as vendas de carros exportados apenas para demonstrar Pado, leia as vendas de carros do
‫CEV.
‫Não, queremos ir para as vendas de carros exportados para tudo o que estamos fazendo agora é apenas reimportar este arquivo
‫aqui para ver como ele se parece e então iremos exportá-lo.
‫Venda de carros, conserte este também.
‫Mude e fique bonito.
‫Nós o importamos de volta.
‫Mas há algo comum sem nome aqui.
‫Agora, este é um pequeno truque do que ver como o ASV faz, porque há essa coluna de índice aqui.
‫Se você não colocar um índice, acho que eco é falso.
‫Se você não inserir isso, ele o exportará com o índice como uma coluna.
‫Então, vamos ver o que acontece se formos.
‫O índice é igual a falso.
‫Agora, tudo o que foi feito é reexportar o arquivo e vamos reimportá-lo.
‫Aqui vamos nós.
‫Ele irá indexá-lo à medida que for importado.
‫Portanto, esse pequeno parâmetro, seu índice é igual a falsies.
‫Vá exportar este quadro de dados e não se preocupe em jogar os números lá.
‫Mas acho que é o suficiente por agora.
‫Vimos as principais conclusões disso: os pandas têm duas séries de tipos de dados principais,
‫que é uma coluna unidimensional.
‫Portanto, há apenas uma coluna aqui, quadro de dados, que é um tipo muito mais comum, que tem duas colunas ou
‫duas dimensões.
‫Desculpe.
‫Então você tem linhas e colunas, mas a maneira mais comum de importar dados para o pandas é ler algo como um
‫arquivo C como V.
‫E depois de fazer alterações ou manipular de alguma forma, você pode exportá-lo como um arquivo CSV.
‫Tudo bem, vejo vocês no próximo vídeo.