Es ist Zeit, endlich mit dem Codieren zu beginnen, und in dieser Übung werden wir einige Daten untersuchen, die wir
von Kaggle holen. Es ist Zeit, etwas zu codieren.
Öffnen Sie also Ihre Jupiter-Notizbücher.
In meinem Fall habe ich bereits einige Dateien hier, aber normalerweise verwende ich nur die Dateien, die Sie auf Ihrem
Desktop haben.
Es spielt keine Rolle, da wir hier eine neue Datei erstellen und sicherstellen, dass das Notebook
in Python 3 ist.
Sobald Sie dieses Buch erstellt haben, benennen Sie es wie immer Sie möchten. In unserem
Fall werden wir einige FIFA-Fußballdatensätze untersuchen.
Nennen wir es einfach Fußball.
Damit wir nun etwas über Data Science und maschinelles Lernen lernen können, erinnern wir uns an unsere Schritte, oder?
Wir müssen die Daten importieren.
Wir erhalten also die Daten von dem, was wir das letzte Mal exportiert haben, nämlich Kagle, falls Sie sich noch nicht registriert haben.
Stellen Sie sicher, dass Sie das tun.
Andernfalls melden Sie sich einfach an und sobald Sie angemeldet sind und einfach zu den Datensätzen gehen, machen wir dies etwas größer.
Und auch innerhalb der Datensätze können wir wählen, was wir wollen, aber ich möchte mir jetzt
den FIFA 20 19-Datensatz ansehen. Normalerweise schaue ich mir die Ergebnisse hier an, um sicherzustellen, dass es sich um einen guten Datensatz handelt.
In diesem Fall sieht es so aus, als ob der komplette Spielerdatensatz von FIFA 19 ziemlich gut aussieht.
Wir haben zwei Megabyte an Daten.
Es wurde vor acht Monaten hochgeladen und ist eine CSFI-Datei mit einer Datei.
Sie können also hier auf Quick Look klicken und ich zeige Ihnen einige andere Informationen, die Sie möglicherweise benötigen.
In unserem Fall ist es eine CSV-Datei, das ist also großartig.
Aber nur ein Hinweis, es ist ein bisschen ein großer Datensatz.
Also wenn wir darauf klicken.
Wir können einfach auf Download klicken und ein wenig warten, während Ihre Datensätze heruntergeladen werden.
Jetzt möchte ich, dass Sie diese Datei entpacken und auf Ihrem Desktop ablegen, wo sich Ihr Jupiter-Notizbuch befindet.
Sie möchten es also im selben Ordner wie das gerade erstellte Fußballnotizbuch.
Lass mich das tun.
Wenn ich jetzt zu mir nach Hause gehe, sehe ich, dass ich CSFI-Daten habe. Dies ist die Datei, die wir aus Kagle importiert haben, wie Sie jetzt
sehen können, sieht es nach einer riesigen Datenmenge aus.
Wir können es nicht wirklich lesen, weil es im CSFI-Format vorliegt.
Wenn wir jetzt zu unserem Fußball-Notizbuch zurückkehren, verwenden wir die Bibliothek des Pandas, um unsere Datenanalyse durchzuführen, um zu sehen, was
wir tatsächlich von Kaggle erhalten.
In unserem Fall haben wir Kaggle verwendet, um unsere Daten zu erfassen, aber Sie können sich vorstellen, dass es verschiedene Möglichkeiten gibt, die
Daten zu sammeln.
Sie können zum Beispiel, wie wir gesehen haben, so etwas wie schöne Suppe verwenden, um Webseiten zu kratzen, damit Sie sie
besser verstehen, damit Sie jede Art von Daten verwenden können, die möglich ist.
Im Idealfall, wenn es im CSV-Format vorliegt, können wir Pandas verwenden und wirklich einige nette Dinge damit machen.
Werfen wir also einen Blick darauf.
Erinnern Sie sich zum Glück für uns, indem wir Jupiter mit Anakonda öffnen, an den Anaconda-Navigator?
Wir haben tatsächlich automatisch Zugriff auf Bibliotheken wie Pendas.
Alles, was wir tun müssen, ist einfach Pandas importieren zu sagen, und wir können es auch tun, damit wir eine Kurzschrift haben, anstatt
jedes Mal Pandas einzutippen.
Wenn ich dies tue, habe ich jetzt Zugriff auf Pandas.
Und mit Pandas kann ich CSFI lesen, unterstreichen, um unsere CSFI-Datei tatsächlich zu lesen.
Und da sich unsere CSV-Datei im selben Ordner wie unser Fußball-Notizbuch befindet, kann ich
ihr einfach den Kraftdatenpunkt CSFI geben, den wir hier heruntergeladen haben.
Also wenn ich das starte.
Ich bekomme meine Daten gleich hier und schaue mir das an.
Meine hübschen Daten mit Nationalität, wir haben Links zu Fotos, wir haben die Namen der
Spieler, die Ausweise, das Alter und vieles mehr.
Das Schöne an Pandas ist, dass wir diese Ausgabe als einen sogenannten Datenrahmen erhalten, und PANDAS ermöglicht
es uns, diesen Datenrahmen zu manipulieren, damit wir interessante Dinge damit machen können.
In der Regel werden Sie also nur einen variablen Datenrahmen erstellen, der PD entspricht, und CSFI mit Punktlesen.
Damit nun dieser Datenrahmen das ist, was wir hier unten bekommen, sind all diese Informationen jetzt in
unserer Datenrahmen-Variablen und wir können interessante Dinge tun und verschiedene Methoden und Eigenschaften darauf ausführen.
Wenn ich zum Beispiel Daten unterstreiche, Rahmen, Punktform.
Oh, gib mir mehr Informationen über meine Tochter.
In diesem Fall werden Sie sehen, dass ein Paar-Objekt nicht aufrufbar ist, ich bekomme nette Fehler in meinem Jupiter-Notebook
und das liegt daran, dass die Form eigentlich keine Methode ist, sondern eine Eigenschaft des Datenrahmens.
Wenn ich das also noch einmal ausführe, sieh dir das an.
Dies ist die Form meiner Daten.
Ich habe neunundachtzig Spalten und eine Menge Zeilen.
Jetzt kann ich auch verschiedene Dinge tun, und das ist das Schöne an Jupiter, ist, dass ich
die Ein- und Ausgabe einfach hier belassen kann und wenn ich einen anderen Zellenblock mache, habe ich immer noch diese Informationen.
Es wird weiterhin Pandas als PD importiert haben.
Also wenn ich jetzt Datenrahmen mache.
Punkt, lassen Sie uns beschreiben.
Ich kann dies ausführen, und es zeigt oder beschreibt die Daten, die ich habe.
Mit beschrieben erhalten wir die Zählung.
Also zum Beispiel das kumulierte Gesamtalter, wir erhalten das Durchschnittsalter, also das Durchschnittsalter des Spielers.
Also fünfundzwanzig.
Und wir bekommen auch interessante Dinge, wie zum Beispiel, dass der älteste Spieler vielleicht fünfundvierzig ist.
Die höchste Jersey-Zahl ist neunundneunzig.
Und all diese unterschiedlichen Arten von Daten.
Schließlich, wenn ich etwas wie Datenrahmenpunktwerte mache und dies ausführe.
Ich erhalte alle Werte meiner Daten und Sie sehen hier, dass es sich um ein Array handelt, das verschiedene Player enthält.
Erinnern Sie sich also, wie ich Bibliotheken sagte?
Nein, ich arbeite mit Arrays und Listen und Python und helfe uns, sie zu manipulieren.
Nun, wie Sie sehen, wird unser Datenrahmen als Array gespeichert.
Von jedem einzelnen Spieler, den wir potenziell manipulieren könnten.
Und was wir hier gemacht haben, ist, dass wir einfach die Daten importiert haben, also haben wir den ersten Schritt unserer kleinen Schritte gelernt,
nämlich die Daten zu importieren.
Wir fanden die Daten und benutzten pendas, um unsere Daten in einen Datenrahmen zu packen.
Nun, es gibt viele verschiedene Dinge, die sie mit Pendas tun können, und ich möchte, dass Sie nach diesem Video
auf diese Ressource verlinken, damit Sie verschiedene Methoden und Eigenschaften für Ihre Datenrahmen ausprobieren können, um zu
sehen, welche Art von Dingen wir haben tun können.
Ich möchte, dass Sie diese Übung durchgehen und einfach verschiedene Dinge ausprobieren, zum Beispiel beim Filtern
hier.
Wir können versuchen, unseren Datenrahmen zu filtern.
Wenn ich also nur kopiere und einfüge, ändert sich dies an unserer Variablen, die wir haben.
Also Datenrahmen, und dann wollen wir filtern, sagen wir, schauen wir uns die Form unserer Daten an oder sehen wir, welche
Art von Daten wir haben.
Weißt du was, lass uns nach Alter filtern, also sage ich Datenrahmen, wir gehen nach Alter.
Und ich werde sagen, dass das Alter älter sein wird als lass es uns 40 machen, wenn ich das führe.
Hoffnung und Alter sollten hier groß geschrieben werden.
Ich habe also ein Heilmittel, wenn ich das noch einmal durchführe.
Na, bitte.
Ich habe zumindest den Kopf gepackt, was bedeutet, dass nur die ersten Spieler von Spielern über 40 Jahre alt sind, und
ich konnte das tun, indem ich mir einfach einige der Panda-Dokumentationen ansah und etwas über das Filtern
lernte.
Ich möchte, dass Sie dies erkunden.
Es dauert nicht zu lange und probiert verschiedene Datenmanipulationstechniken aus, damit Sie sich mit Pandas vertraut machen.
Auch das müssen Sie sich nicht oft merken.
Normalerweise schaust du dir einfach die Dokumentation an und holst dir die Daten, die du im nächsten Video benötigst.
Wir werden versuchen, ein interessantes Problem mit diesem Datensatz zu lösen.
Ich schaue im nächsten mal vorbei.