‫Ahora, tenemos una pequeña descripción general de lo que es Penders, comencemos a kode.
‫Entonces, para comenzar, vamos a cargar una terminal o símbolo del sistema.
‫Ahora, este es el flujo de trabajo por el que hemos pasado un par de veces, pero
‫vamos a seguir adelante con cada nuevo concepto para asegurarnos de entenderlo, porque eso es lo que estamos haciendo, ¿verdad? ?
‫Solo estamos practicando y practicando y practicando.
‫Entonces, si intentamos acceder a los cuadernos dupatta, que es nuestro espacio de trabajo donde queremos usar pandas, ejecutamos
‫este código mientras estamos en el entorno base, no funcionará.
‫Por tanto, necesitamos activar el entorno que hemos creado.
‫Entonces, si voy condenado y enumero, esto me mostrará mis entornos.
‫Y en mi caso, quiero ir a la carpeta del proyecto de muestra que creamos al principio, porque ese
‫entorno tiene todas las herramientas como matplotlib, pandas, Jupiter, NUM, Pi, etc. Nos enfocamos en usar Júpiter y
‫pandas en esta sección.
‫Entonces, para activar eso, vamos a escribir QandA activo.
‫Entonces podría copiar esto aquí y ponerlo allí.
‫Pero vamos a practicar la escritura de comandos en la línea de comandos porque eso es lo que
‫usted quiere dominar y acostumbrarse a escribir este tipo de cosas.
‫Envíe un correo electrónico al curso, la muestra, la barra del proyecto y presionaremos Enter.
‫Así que ahora que está activado esto y pueden ver que hemos cambiado de la base a tener este entorno activado.
‫Entonces, si cargo un cuaderno de Júpiter ahora.
‫Al escribir el estúpido cuaderno de Jupiter, mi navegador se abrirá de manera hermosa ahora porque
‫estoy en mi directorio de inicio, necesito buscar en mi escritorio y luego en el proyecto de muestra de mi curso.
‫Alli estamos nosotros.
‫Así que ahora estamos ejecutando esta carpeta de proyecto de muestra dentro del Panel de control de Jupiter.
‫Ahora, este es un proyecto en el que lo hicimos antes de una sesión anterior en la que creamos Example Notebook.
‫Entonces, para comenzar a explorar pandas, vamos a usar el nuevo cuaderno de Python tres.
‫Le daremos un nombre a esto.
‫Lo llamaremos introducción a Penders.
‫Ahí entramos.
‫Entonces, para comenzar con Pender, el primer paso es importar pandas, como ya lo hemos visto algunas veces, pero esta
‫abreviatura de día de pago es solo una versión corta de pandas.
‫Nos ahorra tener que escribir pandas continuamente.
‫Así que presionaremos shift y entraremos.
‫Y esto solo se lo dirá a Python porque estamos ejecutando Python tres.
‫Oye, Python, ve a buscar la herramienta pandas porque queremos usarla.
‫Y ahora, lo primero que debe saber sobre los pandas es que hay dos tipos de datos principales que utilizan ese pequeño hash.
‫Este es un comentario y presionaré enter.
‫El primero que veremos es la serie.
‫Entonces, la serie es igual a la serie PD.
‫Y ahora recuerde que el estilo al que vamos a ir a través de
‫estos conceptos es mirándolos primero antes de discutirlos, porque recuerde, en caso de duda, ejecute el código.
‫Ahora, si hago una serie aquí, el comando Paty Dot series toma una lista de Python.
‫Así que tengo algunas marcas de autos ahí.
‫Así que realmente podríamos llamar a estas marcas de automóviles.
‫Si queremos, lo dejamos una serie.
‫Así que presionemos shift e ingresemos y para ver nuestra serie en Dupatta Notebook, ingresaremos la serie head shift
‫en.
‫Así que ahora podemos ver que tenemos una sola columna de información unidimensional y eso es lo principal que
‫necesita saber.
‫Serie a serie es igual a unidimensional.
‫Entonces, una columna, practiquemos hacer que otra presione escape y cree una nueva celda.
‫Entonces, ¿qué pasa con este?
‫Hacemos algunos colores.
‫Los colores son turbios, no las series se vuelven rojas.
‫Vaya azul y blanco.
‫Excelente.
‫Entonces, si vamos debajo de aquí y colocamos colores debajo, para que se muestre en un cambio a hermoso.
‫Así que ahora tenemos una serie de un día unidimensional.
‫Cuando digo un día, por cierto, uno de cabranes y otro de distintos colores.
‫Entonces, ahora la diferencia entre una serie y un marco de datos, ahora un marco de datos es bidimensional y el marco de datos
‫es mucho más común en color.
‫Digo Collum, debido a que los marcos de datos tienen columnas, un marco de datos es mucho más común que una serie porque,
‫a menudo, con sus datos, tendrá más de una sola columna.
‫Entonces, creemos un marco de datos.
‫A esto lo llamaremos datos de una tarjeta.
‫Quizás los datos del coche sean iguales al marco de datos de Paty.
‫Y ahora el marco de datos es un poco diferente porque se necesita un diccionario de Python.
‫Así lo hace Carmike.
‫Y luego, lo hermoso de los marcos de datos es que podemos crear un marco de datos en series.
‫Entonces tenemos series aquí.
‫Entonces, la marca del automóvil es la clave y este es el valor que irá al color.
‫Y le daremos nuestra serie Colores.
‫Entonces, aquí abajo, obtendremos los datos del automóvil.
‫Hermosa.
‫Esa es nuestra primera cita.
‫En este momento, esto es muy emocionante, ¿verdad? Porque me encantan los marcos de datos y es maravilloso comenzar a ver cómo
‫se crea el primer marco de datos.
‫Y ahora, si echas un vistazo aquí, crear un marco de datos desde cero puede ser un poco tedioso.
‫Entonces, lo que suele hacer es, en lugar de crear su marco de datos a partir de alguna serie, va
‫a importar datos.
‫Así que lo escribiremos.
‫Datos de importacion.
‫¿Y ahora de dónde sacarías los datos?
‫Entonces, por ejemplo, queríamos algunos datos de color.
‫¿Dónde podemos encontrar eso?
‫Bueno, si subimos a esta hoja de cálculo prefabricada bellamente creada y, por cierto, todos los recursos en lo que
‫estamos trabajando estarán en la sección de recursos.
‫Podemos ver que esta es una hoja de cálculo llamada ventas de automóviles, y ahora, ¿cómo crees que podríamos incluir esto en el
‫marco de datos de un panda?
‫Está encendido si no sabe la respuesta.
‫No hemos pasado por eso todavía.
‫Pero esto es en lo que PANDAS es genial, ¿verdad?
‫Tendrá algunos datos estructurados tal vez en una hoja de cálculo o algo, que podría ser cualquier cosa.
‫Derecha.
‫Se trata de ventas de automóviles, pero podría haber transacciones.
‫Podría tener registros de pacientes, algo así.
‫Pero queremos, en lugar de manipular los datos en una hoja de cálculo, queremos comenzar a usar código específicamente el código
‫de Panda.
‫Entonces, lo primero es que tenemos que importarlo ahora para estos datos de ventas de automóviles.
‫La forma en que podríamos hacerlo es exportando.
‫Ahora, hay una pequeña pestaña de descarga aquí en valores separados por comas dot CCSVI.
‫Ahora bien, este es un tipo de archivo de almacenamiento de datos muy común y Panda funciona a la perfección con él.
‫Entonces, si exportáramos los datos de esta hoja de cálculo como valores separados por comas, hagámoslo.
‫Eso va a ahorrar aquí.
‫Ahora, ya lo he importado a mi carpeta de proyecto de muestra como carsales. com CSFI, entonces veamos cómo
‫importaríamos esas empanadas, sacar águilas de ventas '.
‫Por favor, no lea CSFI y luego escribiremos el nombre del archivo como una cadena.
‫Así que carsales. com CSFI.
‫Ahora, lo hermoso de los pandas o los portátiles de Júpiter en general es que puedes usar la
‫función de autocompletar con pestañas.
‫Así que probemos eso.
‫Entonces vamos a presionar la pestaña.
‫Ahí vamos, y tenemos algunas opciones aquí que lo rellenarán previamente, por lo que no queremos el de datos faltantes,
‫lo veremos en un video futuro.
‫Pero hagamos clic en eso.
‫Aquí vamos.
‫Venta de coches. com, CSFI.
‫Así que todo lo que está haciendo es decir, Oye, Pender está con PD, lee este archivo GSV y guárdalo en ventas de automóviles.
‫Así que presiona cambiar a.
‫Ahora echemos un vistazo a esos datos de.
‫Hermosa.
‫Así que ahora podemos ver que esta es exactamente la misma información que está aquí.
‫En el marco de datos de un panda ahora, lo hermoso de esto es que debido a que ahora está en el marco
‫de datos de un panda, podemos aprovechar todas las funciones que PANDAS tiene para ofrecer para manipular, ver y
‫cambiar estos datos.
‫Muy bien, echemos un vistazo rápido a cuál es la anatomía de este marco de datos, porque diferentes lugares
‫se refieren a cosas diferentes.
‫Así que vamos a esta diapositiva.
‫La anatomía de un marco de datos, por lo que lo desglosaremos en el lado izquierdo es la columna de índice.
‫Ahora los marcos de datos de Panda, como las listas de Python, comienzan en cero.
‫Entonces, si tuviera cinco filas en su marco de datos, solo subiría a cuatro.
‫Empieza en cero.
‫Ahora, esto de aquí es una fila.
‫Entonces, todos estos valores aquí, incluido el índice, se denominan fila.
‫Y estos aquí son columnas y una fila se conoce como acceso cero.
‫Y una columna se denomina eje igual a uno.
‫Entonces, si alguna vez ve la función de un panda en el futuro, que tiene un pequeño parámetro llamado eje, si dice que
‫el eje es igual a cero, significa una fila.
‫Ahora, si dice que el eje es igual a uno, significa una columna.
‫Me confundí con esto al principio.
‫Yo estaba como, solo dime si es una fila o una columna.
‫Pero algunas funciones usan el eje cero o el eje es igual a uno.
‫Ahora, estos valores individuales aquí son datos.
‫Puede tener diferentes tipos de tipos de datos que verá en un video futuro.
‫Y los encabezados aquí en negrita son nombres de columnas.
‫Así que estas son las principales cosas que debe conocer.
‫Adjuntar es el marco de datos.
‫Puede tomar una captura de pantalla de esto o algo así.
‫También estará en la sección de recursos.
‫Pero si alguna vez me escuchas refiriéndome a diferentes términos por aquí, siempre puedes echar un vistazo a la anatomía de
‫un marco de datos y saber de qué se ha hablado.
‫Volvamos a nuestro cuaderno.
‫Entonces, una vez que haya importado un marco de datos, lo que podría querer hacer es hacer algunos cambios aquí y
‫luego exportarlo.
‫Así que veamos cómo lo haríamos.
‫Exportando un marco de datos.
‫Ahora, por supuesto, todavía no hemos realizado ningún cambio en el nuestro, pero lo vamos a exportar de todos
‫modos para ver un ejemplo de cómo hacerlo, para exportar un marco de datos.
‫Tomamos la variable del punto de ventas de automóviles del marco de datos para ver S. V. , por lo que para importarlo se leyó.
‫Ahora vamos a llamar a esta función carsales. com a CSFI y luego pasarle un nombre de cadena
‫de lo que queremos llamarlo, import exported carsales. com GSV.
‫Ahora también podrías hacer autosventas. com para sobresalir si desea exportarlo a un archivo de Excel.
‫Pero como solo estamos trabajando realmente con Silsby's, que es una especie de tipo de datos universal, es posible
‫que no tenga Excel en su computadora.
‫Vea como vs puede correr casi en cualquier lugar.
‫Vamos a exportar a CSFI.
‫Entonces, si presionamos shift y entramos.
‫¿Qué crees que va a desaparecer?
‫Volvamos aquí.
‫Estamos buscando aquí, ventas de autos exportadas. com, CSFI hace unos segundos, hermoso.
‫Entonces, si quisiéramos crear una nueva variable de ventas de automóviles exportados solo para demostrar Pado, lea las ventas de automóviles
‫CEV.
‫No, queremos exportar las ventas de automóviles a todo lo que estamos haciendo ahora es simplemente volver a importar este
‫archivo aquí para ver cómo se ve y luego lo exportaremos.
‫Ventas de autos, arregla este también.
‫Cambia y ponte hermoso.
‫Lo importamos de nuevo.
‫Pero aquí hay un comun sin nombre.
‫Ahora, este es un pequeño truco de qué ver como lo hace ASV, porque aquí hay esta columna de índice.
‫Si no pones un índice, creo que eco es falso.
‫Si no lo pone, lo exportará con el índice como columna.
‫Así que veamos qué pasa si vamos.
‫El índice es igual a falso.
‫Ahora vamos a todo lo que se ha hecho es reexportar el archivo y lo vamos a reimportar.
‫Aquí vamos.
‫Lo indexará a medida que se importe.
‫Entonces ese pequeño parámetro, su índice es igual a falsificaciones.
‫Ve a exportar este marco de datos y no te preocupes por arrojar los números allí.
‫Pero creo que es suficiente por ahora.
‫Hemos analizado las principales conclusiones de esto: los pandas tienen dos series principales de tipos de
‫datos, que es una columna unidimensional.
‫Entonces, solo hay una columna aquí, marco de datos, que es un tipo mucho más común, que es de dos columnas
‫o bidimensional.
‫Perdón.
‫Entonces tiene filas y columnas, pero la forma más común de importar datos a pandas es leer algo como un
‫archivo C como V.
‫Y luego, una vez que haya realizado cambios en esto o lo haya manipulado de alguna manera, puede exportarlo como un archivo CSV.
‫Muy bien, nos vemos en el próximo video.