حان الوقت لبدء البرمجة أخيرًا.
وفي هذا التمرين ، سنستكشف بعض البيانات التي سنحصل عليها من Kaggle.
حان الوقت للقيام ببعض الترميز ، لذا افتح دفاتر Jupyter الخاصة بك.
الآن ، في حالتي ، لدي بالفعل بعض الملفات هنا ، ولكن عادةً ما تكون أي ملفات لديك على سطح
المكتب.
لا يهم حقًا لأننا سننشئ ملفًا جديدًا هنا ونتأكد من أن دفتر الملاحظات
سيكون في Python ثلاثة.
لذلك بمجرد إنشاء دفتر الملاحظات هذا ، قم بتسميته كل ما تريد.
في حالتنا ، سنستكشف بعض مجموعات بيانات كرة القدم FIFA.
لذلك دعونا فقط نسميها كرة القدم.
الآن ، لكي نتعرف على علوم البيانات والتعلم الآلي ، نتذكر خطواتنا ، أليس كذلك؟
علينا استيراد البيانات.
لذلك نحصل على البيانات مما قمنا بتصديره آخر مرة ، وهو Kaggle.
إذا لم تكن قد سجلت بالفعل ، فتأكد من القيام بذلك.
بخلاف ذلك ، ما عليك سوى تسجيل الدخول وبمجرد الانتهاء من تعيينك ، ما عليك سوى الانتقال إلى مجموعات البيانات.
لنجعل هذا أكبر قليلاً.
وضمن مجموعات البيانات مرة أخرى ، يمكننا اختيار ما نريد.
لكني أشعر برغبة في الاطلاع على مجموعة بيانات FIFA 2019 الآن.
عادةً ما أحب الاطلاع على النتائج هنا للتأكد من أنها مجموعة بيانات جيدة.
في هذه الحالة ، يبدو أن مجموعة بيانات لاعب FIFA 19 الكاملة تبدو رائعة.
لدينا 2 ميغا بايت من البيانات.
تم تحميله قبل ثمانية أشهر وهو عبارة عن ملف CSV ملف واحد لذا يمكنك بالفعل النقر فوق نظرة سريعة هنا وسأعرض
لك بعض المعلومات الأخرى التي قد تحتاجها.
في حالتنا ، إنه ملف CSV ، لذلك هذا رائع ، ولكن فقط تنبيه.
إنه جزء من مجموعة بيانات ضخمة.
لذلك إذا ضغطنا عليها.
يمكننا ببساطة النقر فوق "تنزيل" والانتظار قليلاً حتى يتم تنزيل مجموعات البيانات الخاصة بك.
الآن أريدك أن تقوم بفك ضغط هذا الملف ووضعه على سطح المكتب الخاص بك حيث يوجد دفتر Jupyter الخاص بك.
لذا فأنت تريده في نفس المجلد مثل دفتر كرة القدم الذي أنشأته للتو.
دعني افعل ذلك.
إذا ذهبت الآن إلى منزلي ، أرى أن لدي بيانات CSV ، وهو الملف الذي قمنا باستيراده من Kaggle.
كما ترون الآن ، يبدو أنه كمية هائلة من البيانات.
لا يمكننا قراءته حقًا لأنه بتنسيق CSV.
الآن ، إذا عدنا إلى دفتر كرة القدم الخاص بنا ، فسنستخدم مكتبة PANDAS لإجراء تحليل البيانات الخاص بنا لمعرفة
ما نحصل عليه بالفعل من Kaggle.
الآن ، في حالتنا ، استخدمنا Kaggle للحصول على بياناتنا ، ولكن يمكنك أن تتخيل أن هناك طرقًا مختلفة
لجمع البيانات.
يمكنك ، على سبيل المثال ، كما رأينا ، استخدام شيء مثل الحساء الجميل لكشط صفحات الويب حتى تتمكن
من فهمها بشكل أفضل ، حتى تتمكن من استخدام أي نوع ممكن من البيانات.
من الناحية المثالية ، إذا كان بتنسيق CSV ، فيمكننا استخدام الباندا والقيام ببعض الأشياء الرائعة باستخدامه.
لذلك دعونا نلقي نظرة.
الآن ، لحسن الحظ بالنسبة لنا من خلال فتح Jupyter مع Anaconda ، هل تتذكر Anaconda Navigator؟
لدينا بالفعل إمكانية الوصول إلى المكتبات مثل الباندا تلقائيًا.
لذلك كل ما علينا فعله هو ببساطة أن نقول استيراد الباندا ويمكننا أن نفعل مثل PD فقط حتى يكون لدينا اختصار بدلاً من كتابة
الباندا في كل مرة.
إذا فعلت هذا ، لدي الآن إمكانية الوصول إلى الباندا.
وبواسطة الباندا يمكنني قراءة ، تسطير أسفل السطر ، راجع CSV لقراءة ملف CSV الخاص بنا بالفعل.
ولأن ملف CSV الخاص بنا موجود في نفس المجلد مثل دفتر كرة القدم الخاص بنا ، يمكنني
ببساطة إعطائه سلسلة بيانات dot csv ، وهو ما قمنا بتنزيله هنا.
لذلك إذا قمت بتشغيل هذا.
أحصل على بياناتي هنا وألقي نظرة على ذلك.
أملك.
بياناتي الجميلة مع الجنسية.
لدينا روابط للصور ولدينا أسماء اللاعبين والمعرفات والعمر والعديد من الأشياء الأخرى.
الآن الشيء الرائع مع الباندا هو أننا نحصل على هذا الناتج على أنه ما نسميه إطار البيانات ، ويسمح لنا PANDAS
بمعالجة إطار البيانات هذا حتى نتمكن من القيام بأشياء مثيرة للاهتمام به.
لذلك عادة ما ستراه هو أنك ستنشئ إطار بيانات متغيرًا يساوي PD نقطة قراءة csv.
لذا فإن إطار البيانات هذا هو ما نأتي إليه هنا.
كل هذه المعلومات موجودة الآن في متغير إطار البيانات لدينا ويمكننا القيام بأشياء مثيرة للاهتمام
وتشغيل طرق وخصائص مختلفة عليها.
على سبيل المثال ، إذا قمت بعمل تسطير سفلي للبيانات ، شكل نقطة.
أو أعطني المزيد من المعلومات حول بياناتي.
في هذه الحالة ، ستلاحظ أن كائن tuple غير قابل للاستدعاء.
أحصل على أخطاء لطيفة في دفتر Jupyter الخاص بي وذلك لأن الشكل في الواقع ليس طريقة ولكن بدلاً من
ذلك خاصية على DataFrame.
لذا إذا قمت بتشغيل هذا مرة أخرى ، انظر إلى ذلك.
هذا هو شكل بياناتي.
لدي 89 عمودًا وكذلك عددًا كبيرًا من الصفوف.
الآن يمكنني أيضًا القيام بأشياء مختلفة.
وهذا هو الجزء الأنيق حول كوكب المشتري هو أنه يمكنني فقط ترك المدخلات والمخرجات هنا
، وإذا قمت بعمل كتلة خلوية مختلفة ، فسيظل لدي هذه المعلومات.
لا يزال لديها سرعة استيراد الباندا.
لذلك إذا كنت أفعل الآن البيانات.
إطار.
نقطة.
دعنا نفعل.
يصف.
سأكون قادرة على تشغيل هذا.
ومرة أخرى ، فإنه يعرض أو يصف البيانات التي لدي.
مع وصف نحصل على العد.
على سبيل المثال ، العمر الإجمالي المتراكم ، نحصل على متوسط العمر ، وهو متوسط عمر اللاعب.
إذن ، 25 ونحصل أيضًا على أشياء مثيرة للاهتمام مثل ربما أكبر لاعب يبلغ 45 عامًا ، وأعلى رقم للقميص
هو 99.
وكل هذا النوع المختلف من البيانات.
أخيرًا ، إذا فعلت شيئًا مثل قيم نقطة إطار البيانات وقمت بتشغيل هذا.
أحصل على جميع قيم بياناتي وترى هنا أنها مصفوفة بها لاعبون مختلفون.
لذا تذكر كيف قلت.
مكتبات مثل numpy تعمل مع المصفوفات والقوائم في Python وتساعدنا في معالجتها؟
حسنًا ، كما ترى ، يتم تخزين إطار البيانات لدينا كمصفوفة.
لكل واحد.
لاعب فردي يمكننا التلاعب به.
وما فعلناه هنا هو أننا قمنا ببساطة باستيراد البيانات.
لذلك تعلمنا الخطوة الأولى في خطوات تعلم الآلة ، وهي استيراد البيانات.
وجدنا البيانات واستخدمنا PANDAS للاستيلاء على بياناتنا في إطار البيانات.
يوجد الآن العديد من الأشياء المختلفة التي يمكنك القيام بها مع الباندا.
وأريدك بعد هذا الفيديو ، أن أقوم بالربط بهذا المورد حتى تتمكن من تجربة طرق وخصائص مختلفة
على إطارات البيانات الخاصة بك لمعرفة نوع الأشياء التي يمكننا القيام بها.
لذلك أريدك أن تمر بهذا التمرين وأن تجرب أشياء مختلفة ، على سبيل المثال ، في التصفية
هنا.
يمكننا محاولة التعرف على تصفية إطار البيانات الخاص بنا.
مرة أخرى ، إذا قمت بنسخ هذا ولصقه ، فغيّر هذا إلى المتغير الذي لدينا.
إذن DataFrame.
وبعد ذلك نريد التصفية.
دعنا نقول لنلقي نظرة على شكل بياناتنا أو نرى نوع البيانات التي لدينا.
أتعلم؟
دعنا نرشح بواسطة H.264.
لذلك سأقول إطار البيانات.
سنذهب حسب العمر.
وسأقول أن العمر سيكون أكبر مما دعونا نفعل 40.
إذا قمت بتشغيل هذا.
أوه ، والعمر يجب أن يُكتب بالأحرف الكبيرة هنا ، لذلك لدي مفتاح هنا.
إذا قمت بتشغيل هذا مرة أخرى.
هناك نذهب.
حصلت على الأقل على إمساك بالرأس ، مما يعني أن أول شخصين من اللاعبين تجاوزوا الأربعين من العمر.
وقد تمكنت من القيام بذلك بمجرد النظر في بعض وثائق PANDAS والتعرف على التصفية.
لذلك أريدك أن تستكشف هذا.
لم يمض وقت طويل وجرب تقنيات مختلفة لمعالجة البيانات حتى تتعرف على حيوانات الباندا.
مرة أخرى ، لا تحتاج إلى حفظ هذا كثيرًا.
عادة ما تقوم فقط بإلقاء نظرة على الوثائق والحصول على البيانات التي تحتاجها.
في الفيديو التالي ، سنحاول حل مشكلة مثيرة للاهتمام في مجموعة البيانات هذه.
سأراك في المرحلة التالية.
مع السلامة.