‫Selamat datang kembali.
‫Jadi dalam beberapa video terakhir, kita telah melihat cara membuat plot seperti ini.
‫Kami telah membuat beberapa hukum dan gambar dari scatterplot beberapa grafik batang dan beberapa histogram.
‫Ini lebih dari cukup untuk memulai merencanakan beberapa hal paling umum yang ingin Anda plot dalam pembelajaran
‫mesin dan karir ilmu data Anda.
‫Tetapi lebih sering daripada tidak, Anda tidak akan membuat plot langsung dari Nampara karena Anda akan
‫membuat plot dari bingkai data Panda.
‫Dan saya kira Anda masih merencanakan dari non-penampilan karena Penders dibangun di atas lumpia res.
‫Tapi itulah yang akan kita fokuskan dalam beberapa video berikut ini, memplot dari bingkai data
‫PANDAS.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Dan ada bingkai data.
‫Cantik.
‫Itu akan membuatnya menjadi heading kecil menggunakan escape dan pressing.
‫Dan sekarang hal pertama yang pertama.
‫Kami akan mengimpor panda karena kami membutuhkan panda untuk bekerja dengan bingkai data.
‫Kami telah melakukan ini di bagian atas notebook, tetapi kami akan tetap melakukannya karena kami menyukainya.
‫Dan sekarang kami ingin membuat bingkai data.
‫Sekarang kita sudah bangun di sini.
‫Kami memiliki penjualan mobil terpercaya kami, GSV, yang telah kami lihat sebelumnya, yang seperti spreadsheet yang
‫telah diekspor ke format nilai yang dipisahkan koma atau CSFI titik.
‫Jadi kita sudah melihat ini di bagian PANDAS.
‫Penjualan mobil sama dengan gajian.
‫Jangan baca CSB.
‫Saya percaya itu disebut penjualan mobil.
‫Penjualan mobil.
‫Anda selalu dapat menyelesaikan tab otomatis di sini.
‫Di sana kita pergi.
‫Itu membantu kami.
‫Terima kasih.
‫Letakkan koma di sana dan kita pergi ke sini.
‫Penjualan mobil.
‫Kami akan memeriksanya.
‫Menyenangkan.
‫Itulah kerangka data penjualan mobil terpercaya kami.
‫Sekarang, sebelum kita merencanakan sesuatu dari sini, mari berlatih mencari beberapa dokumentasi.
‫Visualisasi bingkai data Panda.
‫Luar biasa.
‫Ia sudah tahu apa yang ingin saya cari.
‫Ini hampir seperti saya sudah menyiapkan ini sebelumnya.
‫Jadi kami ingin melihat visualisasi dan cat.
‫Ini adalah dokumentasi panda.
‫Kami menggunakan konvensi standar untuk mereferensikan matplotlib API.
‫Luar biasa.
‫Jadi itu berarti PANDAS dibangun di atas matplotlib.
‫Jadi yang ingin kami lakukan adalah daripada membaca semua dokumentasi ini, karena ada banyak plot
‫yang berbeda, hei, ada histogram yang telah kami lakukan beberapa di antaranya.
‫Kami akan kembali ke sini.
‫Kami akan memulai dengan hanya menulis beberapa kode dan kami akan mencoba dan mereplikasi ini dalam beberapa macam.
‫Jadi mari kita salin ini.
‫Dan saya tahu pelanggaran dalam aturan nomor satu.
‫Jangan menyalin kode, tulis ulang, tapi kami tetap akan menulis ulang.
‫Tapi saya taruh di sini saja.
‫Buat sel baru di bawah ini, escape B agar kita bisa menyalinnya dan kita tidak harus bolak-balik terus.
‫Anda mungkin melihat sesuatu dalam pertanyaan atau dokumentasi stack overflow dan Anda dapat menyalinnya langsung dari
‫sini.
‫Masukkan ke dalam buku catatan Anda dan kemudian pergi, hei, saya membutuhkan bagian ini, tetapi saya tidak membutuhkan bagian ini dan
‫tulis saja bagian-bagian yang benar-benar Anda butuhkan.
‫Benar.
‫Tetapi Anda tidak pernah ingin sepenuhnya menyalin dan mengetik rentang.
‫Ini sedikit semua 2000.
‫Jadi kami akan meningkatkannya ke tempat kami sekarang.
‫Siwan kami satu 20-20 luar biasa.
‫Sedikit lebih dekat ke tempat kita sekarang, sebenarnya titik 'elang seribu.
‫Sekarang Anda mungkin pergi, OK, apa artinya ini, Paideia atau rentang tanggal.
‫Nah, ingat motto kami, jika ragu jalankan kodenya.
‫Jadi mari kita katakan ini, Teets.
‫Baiklah, jadi apa yang terjadi di sini?
‫Kami punya tanggal di indeks, ya, itu masuk akal.
‫Indeks sama dengan rentang tanggal.
‫Itu dimulai pada tanggal ini, pertama dari dua puluh dua puluh pertama kemudian naik.
‫Jadi naik berhari-hari.
‫OK, dan ini hanya angka acak yang diisi di sini di kolom ini naik.
‫Apa yang datang beberapa.
‫Mari kita bicarakan itu di.
‫Ini beberapa Dotcom.
‫Apa yang bisa kita lakukan.
‫Shift type return keluar dari beberapa over data frame atau jumlah kumulatif akses seri.
‫Apa artinya.
‫Baiklah mari kita cari tahu.
‫Kami menjalankan itu.
‫Ya, sebenarnya, mari kita terus berlari, kita tidak ingin yang negatif.
‫Sehat.
‫Apa yang terjadi di sini, ini harus bertambah, mungkin kita pergi ke sini.
‫Ya.
‫Ini menarik, ini harus menambahkan TSA itu.
‫Hmm, saya tahu berjalan keluar dari beberapa pintu dan sepertinya tidak melakukannya di sini, apa yang seharusnya
‫dilakukan adalah menambahkan yang ini ke yang ini dan kemudian menambahkan yang itu, yang ini, dan kemudian menambahkan yang ini ke
‫yang ini satu.
‫Oh, itu sebabnya Eagles equals adalah klasik, Anda tahu, hanya mencoba untuk maju dari dirinya sendiri dan menjalankan kodenya, moto
‫saya sendiri adalah mengecewakan saya.
‫Mari lihat apa yang terjadi.
‫Oke, kita punya sesuatu yang mirip dengan ini.
‫Tapi sekali lagi, ingat, itu akan selalu berbeda karena kita menggunakan random.
‫Acak.
‫Nah, ini hanya menunjukkan bahwa ketika kita memanggil plot dari seri bayaran, kita belum melakukannya dari
‫bingkai data.
‫Itu keluar sebagai matplotlib mengakses subplot titik.
‫Jadi itulah yang telah kita lihat sebelumnya dengan ini.
‫Jadi sungguh, ini langsung dari seri Panda.
‫Saya mungkin menghapus sel ini karena kami tidak membutuhkannya lagi, tetapi menggunakan matplotlib.
‫Itu sangat berguna untuk diketahui.
‫Baiklah.
‫Sekarang kita telah melihat lamban langsung dari seri.
‫Mari kita plot dari bingkai data kita.
‫Kami mendapat penjualan mobil adalah bingkai data kami akan melihatnya lagi.
‫Bagaimana kalau kita membuat sesuatu yang mirip dengan ini, tetapi menggunakan data penjualan mobil kita?
‫Hmm.
‫Ya, mungkin kita mendapatkan beberapa tanggal dan harga jual dari waktu ke waktu.
‫Kami mungkin menambahkan kolom kecil ke bingkai data kami.
‫Ya, itu terdengar seperti proyek yang bagus.
‫Tapi sebelum video ini menjadi terlalu panjang, kita akan melakukannya di video berikutnya.
‫Jadi video berikutnya Anda kembali.
‫Dan saya mencoba untuk mereplikasi sesuatu seperti ini, tetapi menggunakan data kami sehingga kami akan mendapatkan campuran dari manipulasi data
‫dan plot pada waktu yang sama.
‫Itu akan menyenangkan.