‫现在我们对熊猫有了一个大致的了解｡
‫我们开始解码吧｡
‫开始, 我们将加载终端或命令提示符｡
‫现在, 这是我们已经经历过几次的工作流程,
‫但我们将继续对每个新概念进行检查, 以确保我们能够完全理解, 因为这就是我们正在做的, 对吗？
‫我们只是不停地练习｡
‫因此, 如果我们试图访问Jupyter Notebooks, 这是我们想要使用熊猫的工作区,
‫我们在基本环境中运行此代码｡
‫这是行不通的｡
‫所以我们需要激活我们创造的环境｡
‫所以如果我继续我的列表, 这将显示我的环境｡
‫在我的例子中, 我想转到我们一开始创建的这个样例项目文件夹, 因为那个环境包含了所有的工具, 比如map plot､ lib､
‫panda､ Jupyter､ NumPy等｡ 我们在这一节主要使用木星和熊猫｡
‫要激活它, 我们要输入Condor activate｡
‫然后我可以把这个复制到这里然后放在那里｡
‫但我们将练习在命令行中输入命令, 因为这是您希望熟练并习惯于输入此类内容的方法｡
‫EML调用示例项目斜杠env, 然后按回车键｡
‫现在已经激活了这个, 您可以看到我们已经从基本环境变为激活了这个环境｡
‫所以如果我现在装上一个木星笔记本｡
‫通过输入Jupyter笔记本｡
‫它会打开我的浏览器｡
‫真漂亮｡
‫现在, 因为我在我的主目录中, 所以我需要查看我的桌面, 然后查看我的课程样例项目｡
‫我们到了｡
‫现在, 我们位于Jupyter仪表板中的示例项目文件夹中｡
‫这是我们在之前的课程中制作的项目, 我们在该课程中创建了示例笔记本｡
‫为了开始探索熊猫, 我们将学习新Python三笔记本｡
‫我们将为此命名｡
‫我们就叫它熊猫入门吧｡
‫我们走吧｡
‫击中｡
‫进来吧
‫所以开始, 熊猫, 第一步是进口熊猫作为PD｡
‫我们已经见过几次了, 但这个缩写PD只是PANDAS的一个简短版本｡
‫这样我们就不用不停地给熊猫分类了｡
‫所以我们会击中, 转移和进入｡
‫这就是告诉Python, 因为我们运行的是Python 3｡
‫嘿, 巨蟒, 去把熊猫工具拿来, 因为我们想用它｡
‫关于熊猫, 首先要知道的是有两种主要的数据类型｡
‫我在写那个小散列｡
‫这是一个注释, 我将按Enter键｡
‫我们首先要看的是级数｡
‫所以我们用级数等于PD级数｡
‫现在请记住, 我们要学习的方式是, 在讨论之前先看一下这些概念｡
‫因为请记住, 如果有疑问, 请运行代码｡
‫现在如果我在这里创建一个序列, 命令PD series会使用一个python列表｡
‫所以我有几个汽车品牌在那里｡
‫所以如果我们愿意的话, 我们可以称之为品牌, 但我们会把它作为系列｡
‫让我们按shift和enter键, 查看Jupyter Notebook Type中的系列, 按shift和enter键｡
‫现在我们可以看到, 我们有一个一维的信息列｡
‫这是你需要知道的关于系列的主要事情｡
‫所以级数等于一维｡
‫一列, 让我们练习做另一列｡
‫我们会按下“逃跑”键, 然后创建一个新的牢房｡
‫那这个呢？
‫我们做一些颜色｡
‫颜色等同于PD Note系列｡
‫我们去看书｡
‫我们要穿蓝白相间的衣服｡
‫好极了｡
‫所以如果我们在这下面, 我们在下面放上颜色, 这样它就显示出它的美丽｡
‫现在我们有了21d序列, 一维的｡
‫当我说一个D的时候, 顺便说一句, 一个是汽车品牌的, 一个是不同颜色的｡
‫现在我们来看看系列和数据框之间的区别｡
‫现在, 数据框是二维的, 而数据框则是更常见的列｡
‫我之所以说列, 是因为数据框中有列｡
‫数据框比序列更常见, 因为数据通常不止一列｡
‫我们来创建一个数据框｡
‫我们把这个叫做汽车数据｡
‫也许汽车数据等于PD数据帧｡
‫现在数据帧有点不同, 因为它需要一个python字典｡
‫所以我去车里搞｡
‫数据框的美妙之处在于, 我们可以从序列中创建数据框｡
‫这里有一个数列｡
‫汽车的制造, 这是关键, 这是价值, 我们将讨论颜色｡
‫我们给予它颜色系列｡
‫下面, 我们来看看卡片数据｡
‫真漂亮｡
‫这是我们的第一个数据帧｡
‫这太令人兴奋了, 对吧？
‫因为我喜欢数据框, 开始看到你的第一个数据框被制作出来是一件美好的事情｡
‫现在, 如果您看一下这里, 从头开始制作数据帧可能有点乏味｡
‫所以你通常要做的不是从某个系列创建一个数据框, 而是导入数据｡
‫我们在这里输入, 导入数据｡
‫那么, 从哪里获取数据呢？
‫比如说, 我们想要一些汽车数据｡
‫我们在哪里可以找到它？
‫好吧, 如果我们打开这个精心制作的, 预先制作好的电子表格, 顺便说一句,
‫我们正在研究的所有资源都在资源部分｡
‫我们可以看到这是一个名为汽车销售的电子表格｡
‫现在你认为我们该如何把这些数据输入熊猫数据框架？
‫没错, 我是说...
‫如果你不知道答案, 我们还没有通过它｡
‫但这正是PANDAS擅长的, 对吧？
‫你会有一些结构化的数据, 可能是电子表格之类的, 可以是任何东西, 对吗？
‫这是汽车销售｡
‫但是你可以有交易, 你可以有病人记录, 诸如此类｡
‫但是我们不想在电子表格中操作数据, 我们想开始使用代码, 特别是PANDAS代码｡
‫所以首先我们要导入它｡
‫现在对于这辆车的销售数据｡
‫我们能做的就是出口｡
‫现在这里有一个小的下载选项卡, 以逗号分隔的值. csv｡
‫这是一种非常常见的数据存储文件类型｡
‫PANDAS与之配合得很好｡
‫因此, 如果我们要将此电子表格数据导出为逗号分隔的值, 那么就这样做吧｡
‫这样就能保存下一大笔钱了｡
‫现在, 我已经将其导入到我的样例项目文件夹中, 作为carsales csv,
‫让我们看看如何将其导入到panda中｡
‫所以汽车销售等于PD读取csv, 然后我们将输入字符串形式的文件名｡
‫所以汽车销售的csv｡
‫现在, 关于熊猫或木星笔记本电脑的美妙之处在于, 你可以使用制表符自动完成功能,
‫让我们来试试｡
‫所以我们要按tab键｡
‫我们走吧｡
‫我们这里有一些选项, 可以预先填充｡
‫所以我们不想要缺失数据的那个｡
‫我们将在以后的视频中了解这一点, 但现在我们单击它｡
‫好了, 汽车销售.
‫所有这一切都是说, 嘿, 熊猫与PD, 阅读这个CSV文件, 并保存到汽车销售, 这样我们就可以点击轮班进入｡
‫现在让我们看一下数据帧｡
‫真漂亮｡
‫现在我们可以看到, 这和这里的信息完全一样｡
‫在熊猫的数据框里｡
‫现在, 它的美妙之处在于, 因为它现在在熊猫的数据框架中, 我们可以利用熊猫提供的所有功能,
‫并操纵､ 查看和更改这些数据｡
‫好吧, 我会的
‫让我们快速浏览一下这个数据帧的结构, 因为不同的地方指的是不同的东西｡
‫我们来看这张幻灯片｡
‫数据帧剖析｡
‫所以我们来分析一下｡
‫左手是索引列｡
‫现在, 熊猫数据框就像Python列表一样从零开始｡
‫因此, 如果数据框中有五行, 则最多只能有四行｡
‫记住, 它从零开始｡
‫现在这是一排｡
‫那么这些所有这些值在这里, 包括索引就叫做一个行｡
‫这些是列, 一行称为Access 0, 一列称为Axis equals
‫1｡
‫如果你在未来看到一个熊猫函数, 它有一个叫axis的参数, 如果它说axis等于0,
‫那就意味着一行｡
‫如果它说轴等于一, 它就意味着一列.
‫一开始我被这弄糊涂了｡
‫我就想, 告诉我是行还是列｡
‫但有些函数使用轴零或轴等于一｡
‫现在这些单独的值就是数据｡
‫可以有不同种类的数据类型｡
‫我们将在以后的视频中看到这些内容, 上面粗体的标题是列名｡
‫因此, 这些是您需要了解的有关PANDAS数据框的主要信息｡
‫你可以把这个或类似的东西截图｡
‫它也将在资源部分｡
‫但是, 如果你听到我在这里提到不同的术语, 你总是可以看看你的数据框架的解剖,
‫知道什么是谈论｡
‫让我们回到我们的笔记本｡
‫因此, 导入数据框后, 您可能需要在此处进行一些更改, 然后将其导出｡
‫让我们来看看我们该怎么做｡
‫导出数据框｡
‫当然, 现在我们还没有对我们的代码做任何更改, 但我们还是要导出它｡
‫看一个如何做的例子｡
‫要导出数据帧, 我们将数据帧的变量汽车销售点转换为CSV｡
‫所以导入它是读CSV｡
‫现在我们将这个函数命名为car sales to CSV, 然后传递一个字符串名, 我们想称之为import
‫exported car sales CSV.
‫现在, 如果您想将汽车销售导出到Excel文件, 也可以将其导出到Excel｡
‫但是, 由于我们只是真正使用CSV easy, 这是一种通用数据类型,
‫你可能没有Excel在你的计算机上, 看看我们与你可以运行几乎任何地方｡
‫我们将导出为CSV｡
‫所以如果我们按shift然后回车｡
‫你觉得会怎么样？
‫让我们回到这里｡
‫我们看看这里, 出口汽车销售, 几秒钟前的csv｡
‫真漂亮｡
‫现在, 如果我们想创建一个新的变量exported car sales来演示PD, 请阅读csv car
‫sales注释, 我们想导出它｡
‫我们现在要做的就是在这里导入该文件, 看看它的样子, 然后再导出它｡
‫汽车销售也修复了这一个｡
‫按Shift键并按Enter键｡
‫真漂亮｡
‫我们将其重新导入, 但这里有一些未命名的列｡
‫这是两个CSV的小技巧因为这里有一个索引列.
‫如果你不写索引, 我认为它等于假｡
‫如果你不把它放进去, 它会把它和索引一起作为一个列导出｡
‫所以让我们看看如果我们去那里会发生什么｡
‫索引等于假｡
‫现在我们要去｡
‫所做的一切就是重新导出文件｡
‫然后我们要重新导入它｡
‫我们走吧｡
‫它会在导入时对其进行索引｡
‫因此, 索引等于假的那个小参数是导出这个数据帧, 不用担心在那里抛出数字｡
‫但我想现在已经够了｡
‫我们已经了解到, PANDAS有两种主要的数据类型系列, 即一维列｡
‫这里只有一个列, DataFrame, 它是一种更常见的类型, 是两列或二维的｡
‫对不起, 我不知道
‫所以你有行和列, 但是把数据导入熊猫的更常见的方法是读取类似CSV文件的东西｡
‫然后, 一旦您对此进行了更改或以某种方式对其进行了操作, 您就可以将其导出为CSV文件｡
‫好吧, 我会的
‫下一个视频里见｡