‫Content de te revoir.
‫Ainsi, dans les dernières vidéos, nous avons examiné comment créer des intrigues comme celle-ci.
‫Nous avons créé des lois et des chiffres à partir de nuages de points, de graphiques à barres et d'histogrammes.
‫C'est plus que suffisant pour commencer à tracer certaines des choses les plus courantes que vous souhaitez tracer dans votre carrière
‫en apprentissage automatique et en science des données.
‫Mais le plus souvent, vous n'allez pas tracer directement à partir de Nampara comme vous allez tracer à
‫partir des blocs de données de Panda.
‫Et je suppose que vous complotez toujours à partir de la non-apparition parce que Penders est construit sur lumpia res.
‫Mais c'est ce sur quoi nous allons nous concentrer dans ces prochaines vidéos, c'est le traçage à partir des trames de
‫données PANDAS.
‫Alors faisons-le.
‫Et il y a des trames de données.
‫Beau.
‫Cela va en faire un petit titre en utilisant escape et en le pressant.
‫Et maintenant, tout d'abord.
‫Nous allons importer des pandas car nous avons besoin de pandas pour travailler avec des blocs de données.
‫Nous l'avons fait en haut du cahier, mais nous allons le faire quand même parce que nous aimons ça.
‫Et maintenant, nous voulons créer un bloc de données.
‫Maintenant, nous sommes montés ici.
‫Nous avons nos fidèles ventes de voitures, GSV, que nous avons déjà vues, qui ressemble à une feuille de calcul
‫exportée dans un format de valeur séparée par des virgules ou un point CSFI.
‫Nous l'avons donc vu dans la section PANDAS.
‫Les ventes de voitures sont égales au salaire.
‫Ne lisez pas CSB.
‫Je crois que ça s'appelle des ventes de voitures.
‫Vente de voitures.
‫Vous pouvez toujours tabuler la saisie semi-automatique ici.
‫On y va.
‫Cela nous a aidé.
‫Merci.
‫Mettez une virgule ici et nous allons ici.
‫Vente de voitures.
‫Nous allons vérifier.
‫Beau.
‫C'est notre fidèle base de données sur les ventes de voitures.
‫Maintenant, avant de tracer quoi que ce soit à partir d'ici, entraînons-nous à rechercher de la documentation.
‫La visualisation du cadre de données de Panda.
‫Merveilleux.
‫Il sait déjà ce que je veux rechercher.
‫C'est presque comme si j'avais préparé ça plus tôt.
‫Nous voulons donc examiner la visualisation et la peinture.
‫Ceci est la documentation du panda.
‫Nous utilisons la convention standard pour référencer l'API matplotlib.
‫Merveilleux.
‫Cela signifie donc que PANDAS s'appuie sur matplotlib.
‫Donc, ce que nous voulons faire, c'est plutôt que de lire toute cette documentation, car il y a beaucoup de
‫tracés différents, hé, il y a un histogramme que nous avons fait certains d'entre eux.
‫Nous allons reculer ici.
‫Nous allons commencer par écrire du code et nous allons essayer de le reproduire d'une manière ou d'une autre.
‫Alors copions simplement ceci.
‫Et je connais une rupture dans la règle numéro un.
‫Ne copiez pas le code, réécrivez-le, mais nous allons le réécrire quand même.
‫Mais je le mets juste ici.
‫Créez une nouvelle cellule ci-dessous, échappez à B afin que nous puissions la copier et que nous n'ayons pas à continuer d'aller et venir.
‫Vous pouvez voir quelque chose dans une question ou une documentation de débordement de pile et vous pouvez simplement le copier directement à
‫partir d'ici.
‫Mettez-le dans votre cahier et allez, hé, j'ai besoin de cette partie, mais je n'ai pas besoin de cette partie et écrivez
‫simplement les parties dont vous avez réellement besoin.
‫Droit.
‫Mais vous ne voulez jamais vous contenter de copier complètement et de saisir une plage.
‫C'est un peu tout 2000.
‫Nous allons donc le mettre à niveau là où nous en sommes maintenant.
‫Notre Siwan un 20-20 merveilleux.
‫Un peu plus près de l'endroit où nous en sommes maintenant, en fait des milliers d'aigles.
‫Maintenant, vous allez peut-être, OK, qu'est-ce que cela signifie, Paideia ou plage de dates.
‫Eh bien, rappelez-vous notre devise, en cas de doute, exécutez le code.
‫Alors disons ceci, Teets.
‫D'accord, alors qu'est-ce qui se passe ici ?
‫Eh bien, nous avons des dates sur l'index, oui, c'est logique.
‫L'index est égal à la plage de dates.
‫Il démarre à cette date, d'abord des vingt premiers vingt puis remonte.
‫Donc ça augmente de jours en jours.
‫OK, et ce ne sont que des nombres aléatoires qui sont remplis ici dans cette colonne qui monte.
‫Qu'en est-il venu.
‫Parlons-en.
‫C'est Dotcom est certains.
‫Que pouvons-nous faire.
‫Le retour de type de décalage est sorti d'une somme cumulée d'accès à une trame de données ou à une série.
‫Qu'est-ce que ça veut dire.
‫Eh bien, découvrons.
‫Nous courons ça.
‫Oui, en fait, continuons à courir, nous ne voulons pas d'un négatif.
‫Bien.
‫Qu'est-ce qui se passe ici, cela devrait s'additionner, peut-être que nous allons ici.
‫Oui.
‫C'est intéressant, il faudrait ajouter TSA à ça.
‫Hmm, je sais sortir de certaines portes et cela ne semble pas le faire ici,
‫ce qu'il est censé faire, c'est d'ajouter celui-ci à celui-ci, puis d'ajouter celui-ci, celui-ci, puis d'ajouter celui-ci à
‫celui-ci une.
‫Oh, c'est pourquoi Eagles equals est le classique, vous savez, essayant juste de devancer lui-même et d'exécuter le code, ma propre
‫devise est de me laisser tomber.
‫Voyons ce qui se passe.
‫OK, nous avons quelque chose d'un peu similaire à ça.
‫Mais encore une fois, rappelez-vous, ce sera toujours différent parce que nous utilisons le hasard.
‫Aléatoire.
‫Eh bien, cela démontre simplement que lorsque nous appelons un tracé à partir d'une série sur salaire, nous ne l'avons pas encore fait à partir d'un
‫bloc de données.
‫Il se présente sous la forme de sous-parcelles de points d'accès matplotlib.
‫C'est donc ce que nous avons vu auparavant avec cela.
‫Donc vraiment, c'est tout droit d'une série Panda.
‫Je pourrais supprimer cette cellule parce que nous n'en avons plus besoin, mais elle utilise matplotlib.
‫C'est vraiment pratique à savoir.
‫D'accord.
‫Maintenant, nous avons vu la lourdeur d'une série.
‫Traçons à partir de notre bloc de données.
‫Nous avons des ventes de voitures, notre cadre de données le verra à nouveau.
‫Et si nous faisions quelque chose de similaire, mais en utilisant nos données de ventes de voitures ?
‫Hmm.
‫Ouais, peut-être que nous aurons des dates et le prix de vente au fil du temps.
‫Nous pourrions ajouter une petite colonne à notre bloc de données.
‫Oui, ça a l'air d'être un bon projet.
‫Mais avant que cette vidéo ne soit trop longue, nous allons le faire dans la prochaine.
‫Alors prochaine vidéo vous revenez.
‫Et j'essaie de reproduire quelque chose comme ça, mais en utilisant nos données pour que nous obtenions un mélange de nos données de
‫manipulation et de traçage en même temps.
‫Ce sera très amusant.