Il est temps de commencer enfin à coder, et dans cet exercice, nous allons explorer certaines données que nous allons récupérer de
Kaggle, il est temps de faire un peu de codage.
Alors ouvrez vos cahiers Jupiter.
Maintenant, dans mon cas, j'ai déjà quelques fichiers ici, mais généralement, je ne serai que les fichiers que vous avez sur
votre bureau.
Cela n'a pas vraiment d'importance car nous allons créer un nouveau fichier ici et nous assurer que le
bloc-notes sera en Python trois.
Donc, une fois que vous avez créé ce livre, donnez-lui le titre que vous voulez, dans notre cas, nous allons
explorer certains ensembles de données de football FIFA.
Alors appelons ça du football.
Maintenant, pour que nous puissions en apprendre davantage sur la science des données et l'apprentissage automatique, nous nous souvenons de nos étapes, n'est-ce pas ?
Nous devons importer les données.
Nous obtenons donc les données de ce que nous exportons la dernière fois, à savoir Kagle, si vous ne vous êtes pas déjà inscrit.
Assurez-vous de le faire.
Sinon, connectez-vous simplement et une fois que vous êtes connecté et accédez simplement aux ensembles de données, agrandissons un peu les choses.
Et dans les ensembles de données, encore une fois, nous pouvons choisir ce que nous voulons, mais j'ai
envie de vérifier l'ensemble de données FIFA 20 19 maintenant, j'aime généralement regarder les scores ici pour m'assurer qu'il s'agit d'un bon ensemble de données.
Dans ce cas, il semble que l'ensemble de données complet des joueurs de FIFA 19 soit plutôt joli.
Nous avons deux mégaoctets de données.
Il a été téléchargé il y a huit mois et il s'agit d'un fichier CSFI à un seul fichier.
Vous pouvez donc cliquer sur Quick Look ici et je vous montrerai d'autres informations dont vous pourriez avoir besoin.
Dans notre cas, c'est un fichier CSV, donc c'est super.
Mais juste un avertissement, c'est un peu un grand ensemble de données.
Donc si on clique dessus.
Nous pouvons simplement cliquer sur télécharger et attendre un peu pendant que vos ensembles de données sont téléchargés.
Maintenant, je veux que vous décompressiez ce fichier et le placiez sur votre bureau où se trouve votre ordinateur portable Jupiter.
Vous le voulez donc dans le même dossier que le cahier de football que vous venez de créer.
Laissez-moi faire ça.
Alors maintenant, si je vais chez moi, je vois que j'ai des données CSFI, qui sont le fichier que nous avons importé de Kagle, comme vous pouvez le voir en
ce moment, cela ressemble à une énorme quantité de données.
On ne peut pas vraiment le lire car il est au format CSFI.
Maintenant, si nous revenons à notre cahier de football, nous allons utiliser la bibliothèque du panda pour faire notre analyse de données pour voir ce
que nous obtenons réellement de Kaggle.
Maintenant, dans notre cas, nous avons utilisé Kaggle pour récupérer nos données, mais vous pouvez imaginer qu'il existe différentes manières de
collecter les données.
Vous pouvez, par exemple, comme nous l'avons vu, utiliser quelque chose comme une belle soupe pour gratter des pages Web afin que
vous puissiez mieux le comprendre, afin que vous puissiez utiliser tout type de données possible.
Idéalement, si c'est au format CSV, alors nous pouvons utiliser des pandas et vraiment faire des choses intéressantes avec.
Jetons donc un coup d'œil.
Maintenant, heureusement pour nous, en ouvrant Jupiter avec Anakonda, vous vous souvenez de l'Anaconda Navigator ?
Nous avons en fait accès à des bibliothèques comme Pendas automatiquement.
Donc, tout ce que nous avons à faire est simplement de dire importer des pandas, et nous pouvons faire de même pour avoir un raccourci au lieu de taper
des pandas à chaque fois.
Donc si je fais ça, j'ai maintenant accès aux pandas.
Et avec les pandas, je peux lire, souligner CSFI pour réellement lire notre fichier CSFI.
Et parce que notre fichier CSV se trouve dans le même dossier que notre cahier de football, je peux simplement
lui donner le point de données de force CSFI, ce que nous avons téléchargé ici.
Donc si je lance ça.
J'obtiens mes données ici et regarde ça, je les ai.
Mes jolies données avec la nationalité, nous avons des liens vers des photos, nous avons le nom des
joueurs, les identifiants, l'âge et une tonne d'autres choses.
Maintenant, ce qui est bien avec les pandas, c'est que nous obtenons cette sortie comme ce que nous appelons une trame de données, et
PANDAS nous permet de manipuler cette trame de données afin que nous puissions faire des choses intéressantes avec.
Donc, généralement, ce que vous verrez, c'est que vous allez simplement créer une trame de données variable égale à PD, point lire CSFI.
Alors que maintenant ce bloc de données est ce que nous obtenons ici, toutes ces informations sont maintenant dans notre variable
de bloc de données et nous pouvons faire des choses intéressantes et exécuter différentes méthodes et propriétés dessus.
Ainsi, par exemple, si je fais un cadre de soulignement de données, forme de point.
Oh, donne-moi plus d'informations sur ma fille.
Dans ce cas, vous verrez qu'un objet couple n'est pas appelable, j'obtiens de belles erreurs dans mon cahier Jupiter et c'est
parce que la forme n'est en fait pas une méthode, mais plutôt une propriété sur le bloc de données.
Donc, si je relance ceci, regardez cela.
C'est la forme de mes données.
J'ai quatre-vingt-neuf colonnes et bien, une tonne de lignes.
Maintenant, je peux aussi faire différentes choses, et c'est la partie intéressante de Jupiter, c'est que je
peux simplement laisser l'entrée et la sortie ici et si je fais un bloc de cellules différent, j'aurai toujours cette information.
Il aura toujours des pandas importés en tant que PD.
Donc, si je fais maintenant data frame.
Dot, laissez-vous décrire.
Je pourrai l'exécuter, et encore une fois, cela montre ou décrit les données que j'ai.
Avec décrit, nous obtenons le compte.
Ainsi, par exemple, l'âge global cumulé, on obtient l'âge moyen, c'est-à-dire l'âge moyen du joueur.
Donc vingt cinq.
Et nous obtenons également des choses intéressantes comme peut-être que le joueur le plus âgé a quarante-cinq ans.
Le nombre le plus élevé de Jersey est quatre-vingt-dix-neuf.
Et tout ce type de données différent.
Enfin, si je fais quelque chose comme des valeurs de points de trame de données et que je lance ceci.
J'obtiens toutes les valeurs de mes données et vous voyez ici que c'est un tableau qui contient différents acteurs.
Alors rappelez-vous comment j'ai dit que les bibliothèques aiment?
Non, je travaille avec des tableaux, des listes et du python et je nous aide à les manipuler.
Eh bien, comme vous pouvez le voir, notre bloc de données est stocké sous forme de tableau.
De chaque joueur individuel que nous pourrions potentiellement manipuler.
Et ce que nous avons fait ici, c'est que nous avons simplement importé les données, nous avons donc appris la première étape de nos petites étapes,
à savoir importer les données.
Nous avons trouvé les données et nous avons utilisé des pendas pour saisir nos données dans un bloc de données.
Maintenant, il y a beaucoup de choses différentes qu'ils peuvent faire avec Pendas, et je veux que vous le fassiez après cette vidéo,
je vais créer un lien vers cette ressource afin que vous puissiez essayer différentes méthodes et propriétés sur vos blocs
de données pour voir quel type de choses nous peut faire.
Je veux donc que vous passiez à travers cet exercice et que vous essayiez simplement différentes choses, par exemple, en filtrant
ici.
Nous pouvons essayer d'apprendre à filtrer notre trame de données.
Donc, encore une fois, si je viens de copier et coller, cela change notre variable que nous avons.
Donc, cadre de données, puis nous voulons filtrer, disons, regardons la forme de nos données ou voyons quel
type de données nous avons.
Vous savez quoi, filtrons par âge, donc je vais dire data frame, nous allons passer par âge.
Et je vais dire que l'âge va être plus vieux que disons, faisons 40 si je lance ça.
L'espoir et l'âge doivent être capitalisés ici.
J'ai donc un remède si je recommence.
On y va.
J'ai au moins attrapé la tête, ce qui signifie que les deux premières personnes de joueurs de plus de 40 ans, et
j'ai pu le faire simplement en consultant une partie de la documentation du panda et en apprenant le
filtrage.
Je veux donc que vous exploriez cela.
Ce n'est pas trop long et essayez différentes techniques de manipulation de données pour vous familiariser avec les pandas.
Encore une fois, vous n'avez pas besoin de mémoriser cela souvent.
Vous vous contenterez généralement de consulter la documentation et de récupérer les données dont vous avez besoin dans la vidéo suivante.
Nous allons essayer de résoudre un problème intéressant avec cet ensemble de données.
Je verrai dans le prochain par.