‫Ben tornato.
‫Quindi negli ultimi video abbiamo visto come creare trame come questa.
‫Abbiamo ricavato alcune leggi e cifre da un diagramma a dispersione, alcuni grafici a barre e alcuni istogrammi.
‫Questi sono più che sufficienti per iniziare a tracciare alcune delle cose più comuni che vuoi tracciare nella tua
‫carriera di machine learning e data science.
‫Ma il più delle volte, non stamperai direttamente da Nampara, poiché stamperai dai
‫frame di dati di Panda.
‫E immagino che tu stia ancora tramando dal non apparire perché Penders è costruito su lumpia res.
‫Ma questo è ciò su cui ci concentreremo in questi prossimi due video, è tracciare da frame di dati
‫PANDAS.
‫Quindi facciamolo.
‫E ci sono frame di dati.
‫Bellissimo.
‫Lo trasformerà in una piccola intestazione usando escape e premendolo.
‫E ora per prima cosa.
‫Importeremo i panda perché abbiamo bisogno che i panda funzionino con i frame di dati.
‫L'abbiamo fatto nella parte superiore del taccuino, ma lo faremo comunque perché ci piace.
‫E ora vogliamo creare un frame di dati.
‫Ora siamo qui dentro.
‫Abbiamo la nostra fidata vendita di auto, GSV, che abbiamo già visto, che è proprio come un foglio di calcolo
‫che è stato esportato in un formato con valori separati da virgole o punto CSFI.
‫Quindi l'abbiamo visto nella sezione PANDAS.
‫Le vendite di auto equivalgono a un giorno di paga.
‫Non leggere CSB.
‫Credo si chiami vendita di auto.
‫Vendite di auto.
‫Puoi sempre schedare il completamento automatico qui.
‫Ci siamo.
‫Questo ci ha aiutato.
‫Grazie.
‫Metti una virgola lì e andiamo qui.
‫Vendite di auto.
‫Verificheremo.
‫Amabile.
‫Questo è il nostro fidato frame di dati sulle vendite di auto.
‫Ora, prima di tracciare qualsiasi cosa da qui, proviamo a cercare della documentazione.
‫Visualizzazione del frame di dati di Panda.
‫Meraviglioso.
‫Sa già cosa voglio cercare.
‫È quasi come se l'avessi preparato prima.
‫Quindi vogliamo guardare alla visualizzazione e alla pittura.
‫Questa è la documentazione del panda.
‫Usiamo la convenzione standard per fare riferimento all'API matplotlib.
‫Meraviglioso.
‫Ciò significa che PANDAS si basa su matplotlib.
‫Quindi quello che vogliamo fare è piuttosto che leggere tutta questa documentazione, perché ci sono molti
‫grafici diversi, ehi, c'è un istogramma che abbiamo fatto su alcuni di questi.
‫Faremo il backup qui.
‫Inizieremo semplicemente scrivendo del codice e proveremo a replicarlo in qualche modo.
‫Quindi copiamo questo.
‫E conosco un'infrazione alla regola numero uno.
‫Non copiare il codice, riscrivilo, ma lo riscriveremo comunque.
‫Ma lo metto qui.
‫Crea una nuova cella in basso, esci da B in modo che possiamo copiarla e non dobbiamo continuare ad andare avanti e indietro.
‫Potresti vedere qualcosa in una domanda o documentazione di overflow dello stack e potresti semplicemente copiarlo direttamente da
‫qui.
‫Mettilo nel tuo quaderno e poi vai, ehi, ho bisogno di questa parte, ma non ho bisogno di questa parte e scrivi
‫solo le parti di cui hai effettivamente bisogno.
‫Destra.
‫Ma non vuoi mai essere solo completamente copiando e digitando l'intervallo.
‫Questo è un po' tutto il 2000.
‫Quindi lo aggiorneremo al punto in cui siamo ora.
‫Il nostro Siwan uno 20-20 meraviglioso.
‫Un po' più vicino a dove siamo ora, in realtà periodi aquile' mille.
‫Ora potresti dire, OK, cosa significa, Paideia o intervallo di date.
‫Bene, ricorda il nostro motto, in caso di dubbio esegui il codice.
‫Quindi diciamo questo, Teets.
‫Va bene, allora cosa sta succedendo qui?
‫Bene, abbiamo le date sull'indice, sì, ha senso.
‫L'indice è uguale all'intervallo di date.
‫Inizia a questa data, prima dei primi venti venti poi sale.
‫Quindi aumenta di giorni.
‫OK, e questi sono solo numeri casuali che vengono riempiti qui in questa colonna che sale.
‫Che ne è venuto.
‫Parliamone.
‫È un po' di Dotcom.
‫Cosa possiamo fare.
‫Il ritorno del tipo di spostamento è uscito da alcuni su frame di dati o somma cumulativa di accesso alla serie.
‫Che cosa significa.
‫Bene, scopriamolo.
‫Lo eseguiamo.
‫Sì, in realtà, continuiamo a correre, non vogliamo un negativo.
‫Bene.
‫Quello che sta succedendo qui, questo dovrebbe sommarsi, forse andiamo qui.
‫Sì.
‫Questo è interessante, questo dovrebbe aggiungere TSA a quello.
‫Hmm, so che sta uscendo da alcune porte e non sembra farlo qui, quello
‫che dovrebbe fare è aggiungere questo a questo e poi aggiungere quello, questo e poi aggiungere questo a
‫questo uno.
‫Oh, ecco perché Eagles equals è il classico, sai, cerca solo di andare oltre se stesso ed eseguire il codice,
‫il mio motto è deludermi.
‫Vediamo cosa succede.
‫OK, abbiamo qualcosa di simile a questo.
‫Ma ancora una volta, ricorda, sarà sempre diverso perché usiamo casualità.
‫A caso.
‫Bene, questo sta solo dimostrando che quando chiamiamo trama da una serie di giorni di paga, non l'abbiamo ancora fatto da un
‫frame di dati.
‫Viene fuori come sottotrame di punti di accesso matplotlib.
‫Quindi è quello che abbiamo visto prima con questo.
‫Quindi, davvero, è direttamente da una serie Panda.
‫Potrei eliminare questa cella perché non ne abbiamo più bisogno, ma utilizza matplotlib.
‫È davvero utile saperlo.
‫Va bene.
‫Ora abbiamo visto arrancare direttamente da una serie.
‫Tracciamo dal nostro frame di dati.
‫Abbiamo ottenuto vendite di auto e il nostro frame di dati lo visualizzerà di nuovo.
‫Che ne dici di fare qualcosa di simile a questo, ma usando i nostri dati sulle vendite di auto?
‫Hmm.
‫Sì, forse avremo delle date e il prezzo di vendita nel tempo.
‫Potremmo aggiungere una piccola colonna al nostro frame di dati.
‫Sì, sembra un buon progetto.
‫Ma prima che questo video diventi troppo lungo, lo faremo nel prossimo.
‫Quindi al prossimo video torni.
‫E provo a replicare qualcosa del genere, ma usando i nostri dati in modo da ottenere un misto di manipolazione
‫dei dati e grafici allo stesso tempo.
‫Sarà molto divertente.