‫Welkom terug.
‫Dus in de afgelopen paar video's hebben we gekeken hoe we dit soort plots kunnen maken.
‫We hebben wat wetten en cijfers gemaakt van een scatterplot, een paar staafdiagrammen en een aantal histogrammen.
‫Dit zijn meer dan genoeg om aan de slag te gaan met het plotten van enkele van de meest voorkomende dingen die u
‫wilt plotten in uw machine learning en data science-carrière.
‫Maar vaker wel dan niet, plot je niet rechtstreeks vanuit Nampara, zoals je
‫gaat plotten vanuit Panda's dataframes.
‫En ik denk dat je nog steeds een plot aan het maken bent vanuit het niet verschijnen, omdat Penders is gebouwd op loempia res.
‫Maar daar gaan we ons in de volgende paar video's op concentreren, het plotten vanuit
‫PANDAS-dataframes.
‫Dus laten we dat doen.
‫En er zijn dataframes.
‫Mooi.
‫Het zal dat in een kleine rubriek maken door te ontsnappen en op hem te drukken.
‫En nu de eerste dingen eerst.
‫We gaan panda's importeren omdat we panda's nodig hebben om met dataframes te werken.
‫We hebben dit bovenaan het notitieboekje gedaan, maar we gaan het toch doen omdat we dat leuk vinden.
‫En nu willen we een dataframe maken.
‫Nu zijn we hier binnen.
‫We hebben onze vertrouwde autoverkoop, GSV, die we eerder hebben gezien, die net een spreadsheet is
‫die is geëxporteerd naar een door komma's gescheiden waarde-indeling of punt-CSFI.
‫Dus we hebben dit gezien in de PANDAS-sectie.
‫Autoverkoop is gelijk aan betaaldag.
‫Lees CSB niet.
‫Volgens mij heet dat autoverkopen.
‫Autoverkoop.
‫U kunt hier altijd automatisch aanvullen met tabbladen.
‫Daar gaan we.
‫Dat heeft ons geholpen.
‫Dank u.
‫Zet daar een komma en we gaan hierheen.
‫Autoverkoop.
‫We zullen het bekijken.
‫Lief.
‫Dat is ons betrouwbare dataframe voor autoverkopen.
‫Laten we, voordat we vanaf hier iets gaan plotten, oefenen met het opzoeken van wat documentatie.
‫Panda's dataframevisualisatie.
‫Prachtig.
‫Het weet al wat ik wil opzoeken.
‫Het is bijna alsof ik dit eerder heb voorbereid.
‫Dus we willen kijken naar visualisatie en verf.
‫Dit is de documentatie van de panda.
‫We gebruiken de standaardconventie om te verwijzen naar de matplotlib-API.
‫Prachtig.
‫Dus dat betekent dat PANDAS voortbouwt op matplotlib.
‫Dus wat we willen doen is in plaats van al deze documentatie door te lezen, want er zijn veel
‫verschillende plots, hé, er is een histogram waarvan we er een aantal hebben gemaakt.
‫We gaan hier achteruit rijden.
‫We beginnen met het schrijven van wat code en we gaan proberen dit op een of andere manier te repliceren.
‫Dus laten we dit maar kopiëren.
‫En ik ken een breuk in de nummer één regel.
‫Kopieer geen code, herschrijf het, maar we gaan het toch herschrijven.
‫Maar ik plaats het hier maar.
‫Maak hieronder een nieuwe cel, escape B zodat we deze kunnen kopiëren en we niet steeds heen en weer hoeven te gaan.
‫Mogelijk ziet u iets in een stapel-overloopvraag of documentatie en kunt u het hier gewoon rechtstreeks
‫kopiëren.
‫Zet het in je notitieboekje en ga dan, hey, ik heb dit deel nodig, maar ik heb dit deel niet nodig en schrijf gewoon
‫de delen op die je echt nodig hebt.
‫Rechts.
‫Maar u wilt nooit alleen het bereik volledig kopiëren en typen.
‫Dit is een beetje alle 2000.
‫Dus we gaan het upgraden naar waar we nu zijn.
‫Onze Siwan een 20-20 geweldig.
‫Een beetje dichter bij waar we nu zijn, eigenlijk periodes adelaars duizend.
‫Nu ga je misschien, oké, wat betekent dit, Paideia of datumbereik.
‫Onthoud ons motto, voer bij twijfel de code uit.
‫Dus laten we dit zeggen, Teets.
‫Oké, dus wat gebeurt hier?
‫Nou, we hebben data op de index, ja, dat is logisch.
‫Index is gelijk aan datumbereik.
‫Het begint op deze datum, de eerste van de eerste twintig twintig gaat dan omhoog.
‫Dus het gaat met dagen omhoog.
‫OK, en dit zijn slechts willekeurige getallen die hier in deze kolom worden ingevuld.
‫Wat is er wat.
‫Laten we dat inpraten.
‫Het is wat van Dotcom.
‫Wat kunnen we doen.
‫De terugkeer van het Shift-type kwam uit een cumulatieve som over dataframe of serietoegang.
‫Wat betekent dat.
‫Nou, laten we het uitzoeken.
‫Wij voeren dat uit.
‫Ja, eigenlijk, laten we doorgaan, we willen geen negatief de.
‫We zullen.
‫Wat hier gebeurt, dit zou moeten kloppen, misschien gaan we hierheen.
‫Ja.
‫Dit is interessant, dit zou TSA daaraan moeten toevoegen.
‫Hmm, ik weet dat ik sommige deuren uitloop en het lijkt niet te doen hier, wat
‫het zou moeten doen is deze toevoegen aan deze en dan die toevoegen, deze, en dan deze toevoegen aan
‫deze een.
‫Oh, daarom is Eagles equals de klassieker, weet je, ik probeer gewoon op de zaken vooruit te lopen en de code uit te voeren, mijn eigen
‫motto is laat me in de steek.
‫Laten we afwachten wat er gebeurt.
‫Oké, we hebben iets soortgelijks als dit.
‫Maar nogmaals, onthoud, het zal altijd anders zijn omdat we willekeurig gebruiken.
‫Willekeurig.
‫Welnu, dit toont alleen maar aan dat wanneer we plot oproepen vanuit een betaaldagreeks, we het nog niet vanuit een
‫dataframe hebben gedaan.
‫Het komt uit als matplotlib acces dot subplots.
‫Dus dat is wat we hier eerder mee hebben gezien.
‫Dus echt, het komt rechtstreeks uit een Panda-serie.
‫Ik zou deze cel kunnen verwijderen omdat we die niet meer nodig hebben, maar het gebruikt matplotlib.
‫Dat is echt handig om te weten.
‫Oke.
‫Nu hebben we ploeteren rechtstreeks uit een serie gezien.
‫Laten we plotten vanuit ons dataframe.
‫We hebben autoverkopen, ons dataframe zal het opnieuw bekijken.
‫Zullen we iets soortgelijks maken, maar dan met behulp van onze autoverkoopgegevens?
‫Hm.
‫Ja, misschien krijgen we wat data en de verkoopprijs in de loop van de tijd.
‫We kunnen een kleine kolom aan ons dataframe toevoegen.
‫Ja, dat klinkt als een goed project.
‫Maar voordat deze video te lang wordt, doen we dat in de volgende.
‫Dus volgende video kom je terug.
‫En ik probeer zoiets als dit te repliceren, maar door onze gegevens te gebruiken, krijgen we een combinatie van
‫onze manipulerende gegevens en tegelijkertijd plotten.
‫Dat wordt leuk.