‫Willkommen zurück.
‫In den letzten Videos haben wir uns also damit befasst, wie man solche Plots erstellt.
‫Wir haben einige Gesetze und Zahlen aus Streudiagrammen, Balkendiagrammen und Histogrammen erstellt.
‫Dies sind mehr als genug, um mit dem Zeichnen einiger der häufigsten Dinge zu beginnen, die Sie in Ihrer Karriere im
‫Bereich Machine Learning und Data Science darstellen möchten.
‫Aber meistens werden Sie nicht direkt von Nampara aus plotten, da Sie
‫von Pandas Datenrahmen aus plotten.
‫Und ich denke, Sie planen immer noch, weil Penders auf Lumpia res basiert.
‫Aber darauf werden wir uns in den nächsten paar Videos konzentrieren, das Plotten von
‫PANDAS-Datenframes.
‫Also machen wir das.
‫Und es gibt Datenrahmen.
‫Wunderschönen.
‫Es wird daraus eine kleine Überschrift machen, indem man Escape benutzt und ihn drückt.
‫Und jetzt das Wichtigste zuerst.
‫Wir werden Pandas importieren, weil wir Pandas brauchen, um mit Datenrahmen zu arbeiten.
‫Wir haben dies oben im Notebook gemacht, aber wir werden es trotzdem tun, weil uns das gefällt.
‫Und jetzt wollen wir einen Datenrahmen erstellen.
‫Jetzt sind wir hier aufgestanden.
‫Wir haben unseren vertrauenswürdigen Autoverkauf, GSV, den wir schon einmal gesehen haben, der wie eine
‫Tabelle ist, die in ein kommagetrenntes Werteformat oder Punkt-CSFI exportiert wurde.
‫So haben wir dies im Abschnitt PANDAS gesehen.
‫Autoverkauf ist Zahltag.
‫CSB nicht lesen.
‫Ich glaube, es heißt Autoverkauf.
‫Autoverkäufe.
‫Sie können hier immer die automatische Vervollständigung mit einem Tabulator versehen.
‫Na, bitte.
‫Das hat uns weitergeholfen.
‫Dankeschön.
‫Setzen Sie dort ein Komma und wir gehen hierher.
‫Autoverkäufe.
‫Wir werden es überprüfen.
‫Schön.
‫Das ist unser zuverlässiger Datenrahmen für den Autoverkauf.
‫Bevor wir von hier aus etwas zeichnen, üben wir uns, in der Dokumentation nachzuschlagen.
‫Datenrahmen-Visualisierung von Panda.
‫Wunderbar.
‫Es weiß bereits, wonach ich suchen möchte.
‫Es ist fast so, als hätte ich das früher vorbereitet.
‫Wir wollen uns also Visualisierung und Malerei anschauen.
‫Dies ist die Dokumentation des Pandas.
‫Wir verwenden die Standardkonvention zum Verweisen auf die Matplotlib-API.
‫Wunderbar.
‫Das bedeutet also, dass PANDAS auf Matplotlib aufbaut.
‫Was wir also tun möchten, ist, anstatt die gesamte Dokumentation durchzulesen, da es viele verschiedene Plots
‫gibt, hey, es gibt ein Histogramm, von dem wir einige erstellt haben.
‫Wir gehen hier zurück.
‫Wir werden damit beginnen, einfach nur Code zu schreiben, und wir werden versuchen, dies in irgendeiner Weise zu replizieren.
‫Also kopieren wir das einfach.
‫Und ich kenne einen Bruch in der Regel Nummer eins.
‫Kopieren Sie keinen Code, schreiben Sie ihn neu, aber wir werden ihn trotzdem neu schreiben.
‫Aber ich setze es nur hier ein.
‫Erstellen Sie unten eine neue Zelle, entkommen Sie B, damit wir sie kopieren können und nicht ständig hin und her gehen müssen.
‫Möglicherweise sehen Sie etwas in einer Stack-Overflow-Frage oder -Dokumentation und kopieren es einfach von hier
‫aus.
‫Legen Sie es in Ihr Notizbuch und dann gehen Sie, hey, ich brauche diesen Teil, aber ich brauche diesen Teil nicht und schreibe
‫einfach die Teile auf, die du tatsächlich brauchst.
‫Rechts.
‫Aber Sie wollen nie nur komplett kopieren und typisieren.
‫Das ist ein bisschen alles 2000.
‫Also werden wir es auf den aktuellen Stand bringen.
‫Unser Siwan One 20-20 wunderbar.
‫Ein bisschen näher an dem, wo wir jetzt sind, eigentlich tausend Adler.
‫Jetzt gehen Sie vielleicht, OK, was bedeutet das, Paideia oder Datumsbereich.
‫Denken Sie an unser Motto, wenn Sie Zweifel haben, führen Sie den Code aus.
‫Sagen wir das so, Teets.
‫Alles klar, was passiert hier?
‫Nun, wir haben Daten auf dem Index, ja, das macht Sinn.
‫Index entspricht Datumsbereich.
‫Es beginnt an diesem Datum, zuerst von den ersten zwanzig und dann aufwärts.
‫Es geht also tageweise aufwärts.
‫OK, und dies sind nur Zufallszahlen, die hier in dieser Spalte nach oben gefüllt werden.
‫Was kommt etwas.
‫Reden wir das rein.
‫Es ist einiges von Dotcom.
‫Was können wir tun.
‫Die Rückgabe vom Verschiebungstyp kam aus einer kumulativen Summe über einen Datenrahmen oder einen Serienzugriff.
‫Was bedeutet das.
‫Lass es uns herausfinden.
‫Das betreiben wir.
‫Ja, eigentlich, lass uns weiterlaufen, wir wollen kein Negativ.
‫Brunnen.
‫Was hier passiert, sollte sich summieren, vielleicht gehen wir hierher.
‫Jawohl.
‫Das ist interessant, das sollte TSA hinzufügen.
‫Hmm, ich weiß, dass ich aus einigen Türen gehe und es scheint es hier nicht zu
‫tun, was es tun soll, ist, dieses zu diesem hinzuzufügen und dann dieses hinzuzufügen, dieses und dann dieses zu diesem
‫hinzuzufügen einer.
‫Oh, deshalb ist Eagles Equals der Klassiker, weißt du, ich versuche nur, sich selbst zu übertreffen und den Code auszuführen, mein eigenes Motto
‫ist, mich im Stich zu lassen.
‫Mal sehen was passiert.
‫OK, wir haben etwas Ähnliches.
‫Aber denken Sie daran, es wird immer anders sein, weil wir Random verwenden.
‫Willkürlich.
‫Nun, dies zeigt nur, dass wenn wir Plot aus einer Zahltagserie aufrufen, wir dies noch nicht aus einem Datenrahmen
‫gemacht haben.
‫Es kommt als Matplotlib-Zugriffspunkt-Subplots heraus.
‫Das haben wir hier also schon einmal gesehen.
‫Also wirklich, es ist direkt aus einer Panda-Serie.
‫Ich könnte diese Zelle löschen, weil wir sie nicht mehr brauchen, aber sie verwendet Matplotlib.
‫Das ist wirklich praktisch zu wissen.
‫Gut.
‫Jetzt haben wir gesehen, wie man sich direkt aus einer Serie schleppt.
‫Lassen Sie uns aus unserem Datenrahmen zeichnen.
‫Wir haben Autoverkäufe, unser Datenrahmen wird es wieder anzeigen.
‫Wie wäre es, wenn wir etwas Ähnliches machen, aber unsere Autoverkaufsdaten verwenden?
‫Hmm.
‫Ja, vielleicht bekommen wir im Laufe der Zeit ein paar Termine und den Verkaufspreis.
‫Wir könnten unserem Datenrahmen eine kleine Spalte hinzufügen.
‫Ja, das klingt nach einem guten Projekt.
‫Aber bevor dieses Video zu lang wird, werden wir das im nächsten tun.
‫Also nächstes Video bist du zurück.
‫Und ich versuche, so etwas zu replizieren, aber mit unseren Daten, damit wir eine Mischung aus unserer Manipulation
‫von Daten und gleichzeitigem Plotten erhalten.
‫Das wird viel Spaß machen.