‫Bienvenido de nuevo.
‫Entonces, en los últimos videos, hemos visto cómo crear gráficos como este.
‫Hicimos algunas leyes y cifras a partir del diagrama de dispersión, algunos gráficos de barras y algunos histogramas.
‫Estos son más que suficientes para comenzar a trazar algunas de las cosas más comunes que desea trazar en su
‫carrera de aprendizaje automático y ciencia de datos.
‫Pero la mayoría de las veces, no se trazará directamente desde Nampara, ya que se trazará a partir
‫de los marcos de datos de Panda.
‫Y supongo que todavía estás tramando desde la no apariencia porque Penders se basa en lumpia res.
‫Pero eso es en lo que nos vamos a enfocar en estos próximos videos, es trazar a partir de marcos de
‫datos PANDAS.
‫Así que hagámoslo.
‫Y hay marcos de datos.
‫Hermosa.
‫Va a convertir eso en un pequeño encabezado usando escape y presionándolo.
‫Y ahora lo primero es lo primero.
‫Vamos a importar pandas porque necesitamos pandas para trabajar con marcos de datos.
‫Hemos hecho esto en la parte superior del portátil, pero lo haremos de todos modos porque nos gusta.
‫Y ahora queremos hacer un marco de datos.
‫Ahora hemos subido aquí.
‫Tenemos nuestras confiables ventas de automóviles, GSV, que hemos visto antes, que es como una hoja de cálculo que
‫se exporta a un formato de valores separados por comas o punto CSFI.
‫Así que hemos visto esto en la sección de PANDAS.
‫Las ventas de automóviles equivalen al día de pago.
‫No lea CSB.
‫Creo que se llama venta de autos.
‫Venta de coches.
‫Siempre puedes tabular autocompletar aquí.
‫Aquí vamos.
‫Eso nos ayudó.
‫Gracias.
‫Ponga una coma allí y vamos aquí.
‫Venta de coches.
‫Lo comprobaremos.
‫Encantador.
‫Ese es nuestro confiable marco de datos de ventas de automóviles.
‫Ahora, antes de trazar algo desde aquí, practiquemos buscando documentación.
‫Visualización del marco de datos de Panda.
‫Maravilloso.
‫Ya sabe lo que quiero buscar.
‫Es casi como si hubiera preparado esto antes.
‫Entonces queremos mirar la visualización y la pintura.
‫Esta es la documentación del panda.
‫Usamos la convención estándar para hacer referencia a la API matplotlib.
‫Maravilloso.
‫Eso significa que PANDAS se basa en matplotlib.
‫Entonces, lo que queremos hacer es en lugar de leer toda esta documentación, porque hay muchos
‫gráficos diferentes, oye, hay un histograma que hemos hecho algunos de estos.
‫Vamos a retroceder aquí.
‫Comenzaremos escribiendo un código e intentaremos replicarlo de alguna manera.
‫Así que copiemos esto.
‫Y conozco una ruptura en la regla número uno.
‫No copie el código, vuelva a escribirlo, pero lo vamos a reescribir de todos modos.
‫Pero solo lo estoy poniendo aquí.
‫Cree una nueva celda a continuación, escape B para que podamos copiarla y no tengamos que seguir yendo y viniendo.
‫Es posible que vea algo en una pregunta o documentación de desbordamiento de pila y puede copiarlo directamente
‫desde aquí.
‫Ponlo en tu cuaderno y luego, oye, necesito esta parte, pero no necesito esta parte y solo
‫escribe las partes que realmente necesitas.
‫Derecha.
‫Pero nunca querrás estar simplemente copiando y escribiendo un rango.
‫Esto es un poco todo 2000.
‫Así que lo actualizaremos a donde estamos ahora.
‫Nuestro Siwan uno 20-20 maravilloso.
‫Un poco más cerca de donde estamos ahora, en realidad períodos de mil águilas.
‫Ahora podría estar diciendo, OK, ¿qué significa esto, Paideia o rango de fechas?
‫Bueno, recuerda nuestro lema, en caso de duda ejecuta el código.
‫Así que digamos esto, Teets.
‫Muy bien, entonces, ¿qué está pasando aquí?
‫Bueno, tenemos fechas en el índice, sí, eso tiene sentido.
‫El índice es igual al rango de fechas.
‫Comienza en esta fecha, primero de los primeros veinte veinte luego sube.
‫Así que va subiendo días.
‫De acuerdo, y estos son solo números aleatorios que se están completando aquí en esta columna que va hacia arriba.
‫Lo que viene algunos.
‫Hablemos de eso.
‫Es algo de Dotcom.
‫Qué podemos hacer.
‫El retorno del tipo de turno se obtuvo de una suma acumulada de acceso a series o marcos de datos superiores.
‫Qué significa eso.
‫Bueno, averigüémoslo.
‫Ejecutamos eso.
‫Sí, de hecho, sigamos corriendo, no queremos un negativo.
‫Bien.
‫Lo que está sucediendo aquí, esto debería sumar, tal vez vayamos aquí.
‫Si.
‫Esto es interesante, esto debería agregar TSA a eso.
‫Hmm, sé que estoy saliendo por algunas puertas y no parece estar haciéndolo aquí, lo que
‫se supone que debe hacer es agregar este a este y luego agregar ese, este, y luego agregar este a
‫este uno.
‫Oh, es por eso que Eagles Equals es el clásico, ya sabes, solo tratando de adelantarse y ejecutar el código,
‫mi propio lema es decepcionarme.
‫Veamos qué pasa.
‫Bien, tenemos algo parecido a esto.
‫Pero nuevamente, recuerde, siempre será diferente porque usamos aleatorio.
‫Aleatorio.
‫Bueno, esto solo demuestra que cuando llamamos a la trama de una serie de día de pago, todavía no lo hemos hecho desde un
‫marco de datos.
‫Aparece como subtramas de puntos de acceso de matplotlib.
‫Entonces eso es lo que hemos visto antes con esto.
‫Entonces, realmente, es directamente de una serie Panda.
‫Podría eliminar esta celda porque ya no la necesitamos, pero está usando matplotlib.
‫Es muy útil saberlo.
‫Está bien.
‫Ahora hemos visto un trabajo pesado directamente de una serie.
‫Tracemos desde nuestro marco de datos.
‫Tenemos ventas de automóviles, nuestro marco de datos lo verá nuevamente.
‫¿Qué tal si hacemos algo similar a esto, pero utilizando nuestros datos de ventas de automóviles?
‫Mmm.
‫Sí, tal vez obtengamos algunas fechas y el precio de oferta con el tiempo.
‫Podríamos agregar una pequeña columna a nuestro marco de datos.
‫Sí, suena como un buen proyecto.
‫Pero antes de que este video sea demasiado largo, lo haremos en el siguiente.
‫Así que en el próximo video regresa.
‫Y trato de replicar algo como esto, pero usando nuestros datos para que obtengamos una mezcla de nuestros datos de
‫manipulación y trazado al mismo tiempo.
‫Será muy divertido.