Het is tijd om eindelijk te beginnen met coderen, en in deze oefening gaan we enkele gegevens verkennen die we van Kaggle
gaan halen, het is tijd om wat te coderen.
Dus open je Jupiter-notebooks.
In mijn geval heb ik hier al wat bestanden, maar meestal zal ik gewoon de bestanden zijn die je op je
bureaublad hebt.
Het maakt niet echt uit, want we gaan hier een nieuw bestand maken en ervoor zorgen dat de notebook
in Python drie zal zijn.
Dus als je dat boek eenmaal hebt gemaakt, noem het dan wat je maar wilt, in ons
geval gaan we enkele FIFA-voetbaldatasets verkennen.
Dus laten we het maar voetbal noemen.
Om meer te weten te komen over datawetenschap en machine learning, moeten we onze stappen onthouden, toch?
We moeten de gegevens importeren.
Dus we krijgen de gegevens van wat we de laatste keer exporteren, namelijk Kagle, als je je nog niet hebt geregistreerd.
Zorg ervoor dat je dat doet.
Anders logt u gewoon in en als u eenmaal bent aangemeld en gewoon naar datasets gaat, laten we dit een beetje groter
maken.
En binnen de datasets kunnen we opnieuw kiezen wat we willen, maar ik heb nu zin om de
FIFA 20 19-dataset te bekijken, ik kijk meestal graag naar de scores hier om er zeker van te zijn dat het een goede dataset is.
In dit geval lijkt het erop dat de complete spelersgegevensset van FIFA 19 er best goed uitziet.
We hebben twee megabyte aan gegevens.
Het is acht maanden geleden geüpload en het is een CSFI-bestand met één bestand.
Dus je kunt hier op Quick Look klikken en ik zal je wat andere informatie laten zien die je misschien nodig hebt.
In ons geval is het een CSV-bestand, dus dat is geweldig.
Maar even een heads-up, het is een beetje een grote dataset.
Dus als we erop klikken.
We kunnen gewoon op downloaden klikken en even wachten terwijl uw datasets worden gedownload.
Nu wil ik dat je dit bestand uitpakt en op je bureaublad zet waar je Jupiter-notebook staat.
Je wilt het dus in dezelfde map als het voetbalnotitieboekje dat je zojuist hebt gemaakt.
Laat me dat doen.
Dus als ik nu naar mijn huis ga, zie ik dat ik CSFI-gegevens heb, het bestand dat we uit Kagle hebben geïmporteerd, zoals je nu kunt
zien, het ziet eruit als een enorme hoeveelheid gegevens.
We kunnen het niet echt lezen omdat het in CSFI-formaat is.
Als we nu teruggaan naar ons voetbalnotitieboekje, gaan we de bibliotheek van de panda gebruiken om onze gegevensanalyse uit te voeren om te zien
wat we werkelijk van Kaggle krijgen.
In ons geval hebben we Kaggle gebruikt om onze gegevens te pakken, maar je kunt je voorstellen dat er verschillende manieren zijn om de
gegevens te verzamelen.
Je kunt bijvoorbeeld, zoals we zagen, zoiets als mooie soep gebruiken om webpagina's te schrapen, zodat je
het beter begrijpt, zodat je alle mogelijke soorten gegevens kunt gebruiken.
Idealiter, als het in CSV-formaat is, kunnen we panda's gebruiken en er echt leuke dingen mee doen.
Dus laten we eens kijken.
Nu, gelukkig voor ons, door Jupiter te openen met Anakonda, herinner je je de Anaconda Navigator?
We hebben automatisch toegang tot bibliotheken zoals Pendas.
Dus alles wat we hoeven te doen is gewoon zeggen panda's importeren, en we kunnen dat doen zodat we een steno hebben in plaats van elke keer
panda's uit te typen.
Dus als ik dit doe, heb ik nu toegang tot panda's.
En met panda's kan ik CSFI lezen, onderstrepen om ons CSFI-bestand daadwerkelijk te lezen.
En omdat ons CSV-bestand zich in dezelfde map bevindt als ons voetbalnotitieboekje, kan ik het
gewoon de sterktegegevens punt CSFI geven, wat we hier hebben gedownload.
Dus als ik dit uitvoer.
Ik krijg mijn gegevens hier en kijk eens aan, dat heb ik.
Mijn mooie gegevens met nationaliteit, we hebben links naar foto's, we hebben de naam van de spelers,
de ID's, de leeftijd en een heleboel andere dingen.
Het leuke van panda's is dat we deze uitvoer krijgen als wat we een dataframe noemen, en PANDAS stelt ons
in staat om dit dataframe te manipuleren, zodat we er interessante dingen mee kunnen doen.
Dus meestal zie je dat je gewoon een variabel dataframe maakt dat gelijk is aan PD, dot read CSFI.
Zodat nu dit dataframe is wat we hier beneden krijgen, al deze informatie staat nu in onze
dataframevariabele en we kunnen interessante dingen doen en er verschillende methoden en eigenschappen op uitvoeren.
Dus, bijvoorbeeld, als ik gegevens onderstrepingskader, puntvorm doe.
Oh, geef me meer informatie over mijn dochter.
In dit geval zul je zien dat een paar objecten niet aanroepbaar zijn, ik krijg leuke fouten in mijn
Jupiter-notebook en dat komt omdat de vorm eigenlijk geen methode is, maar een eigenschap op het dataframe.
Dus als ik dit nog een keer doe, kijk daar dan naar.
Dit is de vorm van mijn gegevens.
Ik heb negenentachtig kolommen en nou ja, een heleboel rijen.
Nu kan ik ook verschillende dingen doen, en dit is het leuke van Jupiter, is dat
ik de invoer en uitvoer hier kan laten en als ik een ander celblok doe, heb ik nog steeds deze informatie.
Het heeft nog steeds geïmporteerde panda's als PD.
Dus als ik nu dataframe.
Dot, laten we je beschrijven.
Ik zal dit kunnen uitvoeren, en nogmaals, het toont of beschrijft de gegevens die ik heb.
Met beschreven, krijgen we de telling.
Dus, bijvoorbeeld, de totale opgebouwde leeftijd, we krijgen de gemiddelde leeftijd, dat is de gemiddelde leeftijd van de speler.
Vijfentwintig dus.
En we krijgen ook interessante dingen, zoals misschien is de oudste speler vijfenveertig.
Het hoogste Jersey-nummer is negenennegentig.
En al deze verschillende soorten gegevens.
Ten slotte, als ik iets doe als dataframe-puntwaarden en ik voer dit uit.
Ik krijg alle waarden van mijn gegevens en je ziet hier dat het een array is met verschillende spelers erin.
Dus weet je nog hoe ik zei dat bibliotheken leuk zijn?
Nee, ik werk met arrays en lijsten en python en help ons ze te manipuleren.
Zoals u kunt zien, wordt ons dataframe opgeslagen als een array.
Van elke individuele speler die we zouden kunnen manipuleren.
En wat we hier hebben gedaan, is dat we de gegevens gewoon hebben geïmporteerd, dus we hebben de eerste stap van onze kleine stappen geleerd, namelijk
het importeren van de gegevens.
We hebben de gegevens gevonden en we hebben penda's gebruikt om onze gegevens in een gegevensframe te plaatsen.
Er zijn veel verschillende dingen die ze met Pendas kunnen doen, en ik wil dat je na deze video een
link naar deze bron gaat maken, zodat je verschillende methoden en eigenschappen op je dataframes kunt proberen om
te zien wat voor soort dingen we kan doen.
Dus ik wil dat je deze oefening doorloopt en gewoon verschillende dingen probeert, bijvoorbeeld door hier te
filteren.
We kunnen proberen om meer te weten te komen over het filteren van ons dataframe.
Dus nogmaals, als ik gewoon kopieer en plak, verandert dit in onze variabele die we hebben.
Dus dataframe, en dan willen we filteren, laten we zeggen, laten we eens kijken naar de vorm van onze data of
kijken welk type data we hebben.
Weet je wat, laten we filteren op leeftijd, dus ik ga dataframe zeggen, we gaan op leeftijd.
En ik ga zeggen dat de leeftijd ouder zal zijn dan laten we 40 doen als ik dit doe.
Hoop en leeftijd moeten hier met een hoofdletter worden geschreven.
Dus ik heb een remedie als ik dit nog een keer doe.
Daar gaan we.
Ik heb tenminste het hoofd gepakt, wat betekent dat alleen de eerste paar mensen van spelers boven de 40 jaar oud zijn, en ik
was in staat om dat te doen door naar de documentatie van de panda te kijken en te leren over
filteren.
Dus ik wil dat je dit onderzoekt.
Het is niet te lang en probeer verschillende technieken voor gegevensmanipulatie uit, zodat je vertrouwd raakt met panda's.
Nogmaals, u hoeft dit niet vaak te onthouden.
Meestal kijk je gewoon naar de documentatie en pak je de gegevens die je nodig hebt in de volgende video.
We gaan proberen een interessant probleem op te lossen met deze dataset.
Ik zal zien in de volgende door.