Saatnya untuk akhirnya memulai pengkodean, dan dalam latihan ini, kita akan menjelajahi beberapa data yang akan kita
ambil dari Kaggle, saatnya untuk melakukan pengkodean.
Jadi bukalah buku catatan Jupiter Anda.
Sekarang, dalam kasus saya, saya sudah memiliki beberapa file di sini, tetapi biasanya saya hanya akan menjadi file apa pun yang Anda miliki di
desktop Anda.
Itu tidak terlalu penting karena kita akan membuat file baru di sini dan memastikan bahwa notebook
akan menggunakan Python tiga.
Jadi setelah Anda membuat buku itu, beri judul apa pun yang Anda inginkan, dalam kasus kami, kami akan
menjelajahi beberapa kumpulan data sepak bola FIFA.
Jadi mari kita sebut saja sepak bola.
Nah, agar kita bisa belajar tentang data science dan machine learning, kita ingat langkah-langkah kita kan?
Kita harus mengimpor data.
Jadi kami mendapatkan data dari apa yang kami ekspor terakhir kali, yaitu Kagle, jika Anda belum mendaftar.
Pastikan Anda melakukannya.
Jika tidak, cukup masuk dan setelah Anda masuk dan buka kumpulan data, mari buat ini sedikit lebih besar.
Dan di dalam kumpulan data, sekali lagi, kita dapat memilih apa pun yang kita inginkan, tetapi saya
merasa ingin memeriksa kumpulan data FIFA 20 19 sekarang, saya biasanya suka melihat skor di sini untuk memastikan bahwa itu kumpulan data yang bagus.
Dalam hal ini, sepertinya kumpulan data pemain lengkap FIFA 19 terlihat cukup bagus.
Kami memiliki dua megabyte data.
Itu diunggah delapan bulan lalu dan itu adalah satu file file CSFI.
Jadi Anda benar-benar dapat mengklik Quick Look di sini dan saya akan menunjukkan beberapa informasi lain yang mungkin Anda perlukan.
Dalam kasus kami, ini adalah file CSV, jadi itu bagus.
Tapi hanya sebagai peringatan, ini adalah kumpulan data yang besar.
Jadi jika kita mengkliknya.
Kami cukup mengklik unduh dan menunggu sebentar saat kumpulan data Anda diunduh.
Sekarang, saya ingin Anda membuka zip file ini dan meletakkannya di desktop tempat notebook Jupiter Anda berada.
Jadi Anda menginginkannya di folder yang sama dengan notebook sepak bola yang baru saja Anda buat.
Biarkan aku melakukan itu.
Jadi sekarang jika saya pergi ke rumah saya, saya melihat bahwa saya memiliki data CSFI, yang merupakan file yang kami impor dari Kagle, seperti
yang Anda lihat sekarang, sepertinya sejumlah besar data.
Kami tidak bisa membacanya karena dalam format CSFI.
Sekarang, jika kita kembali ke buku catatan sepak bola, kita akan menggunakan perpustakaan panda untuk melakukan analisis data guna melihat apa
yang sebenarnya kita dapatkan dari Kaggle.
Sekarang, dalam kasus kami, kami menggunakan Kaggle untuk mengambil data kami, tetapi Anda dapat membayangkan bahwa ada berbagai cara
untuk mengumpulkan data.
Anda dapat, misalnya, seperti yang kita lihat, menggunakan sesuatu seperti sup yang indah untuk mengikis halaman Web sehingga Anda dapat
memahaminya dengan lebih baik, sehingga Anda dapat menggunakan semua jenis data yang mungkin.
Idealnya, jika dalam format CSV, maka kita dapat menggunakan panda dan benar-benar melakukan beberapa hal yang rapi dengannya.
Jadi mari kita lihat.
Nah, untungnya bagi kita, dengan membuka Jupiter dengan Anakonda, ingat Anaconda Navigator?
Kami sebenarnya memiliki akses ke perpustakaan seperti Pendas secara otomatis.
Jadi yang harus kita lakukan hanyalah mengatakan import pandas, dan kita bisa melakukannya agar kita memiliki steno daripada mengetik
pandas setiap saat.
Jadi jika saya melakukan ini, saya sekarang memiliki akses ke pandas.
Dan dengan panda, saya bisa membaca, menggarisbawahi CSFI untuk benar-benar membaca file CSFI kami.
Dan karena file CSV kami berada di folder yang sama dengan notebook sepak bola kami, saya
hanya bisa memberikannya kekuatan data dot CSFI, yang telah kami unduh di sini.
Jadi jika saya menjalankan ini.
Saya mendapatkan data saya di sini dan melihat itu, saya punya.
Data cantik saya dengan kewarganegaraan, kami memiliki tautan ke foto, kami memiliki nama
pemain, ID, usia, dan banyak hal lainnya.
Sekarang, hal yang menarik dengan panda adalah kita mendapatkan output ini sebagai apa yang kita sebut bingkai data, dan PANDAS
memungkinkan kita untuk memanipulasi bingkai data ini sehingga kita dapat melakukan hal-hal menarik dengannya.
Jadi biasanya yang akan Anda lihat adalah Anda baru saja membuat bingkai data variabel yang sama dengan PD, titik baca CSFI.
Jadi sekarang bingkai data ini adalah apa yang kita dapatkan di sini, semua informasi ini sekarang ada dalam variabel
bingkai data kita dan kita dapat melakukan hal-hal menarik dan menjalankan berbagai metode dan properti di atasnya.
Jadi, misalnya, jika saya melakukan bingkai garis bawah data, bentuk titik.
Oh, beri saya informasi lebih lanjut tentang putri saya.
Dalam hal ini, Anda akan melihat bahwa beberapa objek tidak dapat dipanggil, saya mendapatkan kesalahan yang bagus di
notebook Jupiter saya dan itu karena bentuknya sebenarnya bukan metode, melainkan properti pada bingkai data.
Jadi jika saya menjalankan ini lagi, lihat itu.
Ini adalah bentuk data saya.
Saya memiliki delapan puluh sembilan kolom dan yah, satu ton baris.
Sekarang, saya juga dapat melakukan hal yang berbeda, dan ini adalah bagian yang menarik tentang Jupiter, adalah
bahwa saya dapat meninggalkan input dan output di sini dan jika saya melakukan blok sel yang berbeda, saya masih memiliki informasi ini.
Itu masih akan mengimpor panda sebagai PD.
Jadi jika saya lakukan sekarang bingkai data.
Dot, mari Anda gambarkan.
Saya akan dapat menjalankan ini, dan sekali lagi, ini menunjukkan atau menjelaskan data yang saya miliki.
Dengan dijelaskan, kita mendapatkan hitungan.
Jadi, misalnya umur keseluruhan diakumulasikan, kita mendapatkan rata-rata umur, yaitu umur rata-rata pemain.
Jadi dua puluh lima.
Dan kami juga mendapatkan hal-hal menarik seperti mungkin pemain tertua berusia empat puluh lima tahun.
Nomor Jersey tertinggi adalah sembilan puluh sembilan.
Dan semua jenis data yang berbeda ini.
Akhirnya, jika saya melakukan sesuatu seperti nilai titik bingkai data dan saya menjalankan ini.
Saya mendapatkan semua nilai data saya dan Anda melihat di sini bahwa ini adalah array yang memiliki pemain berbeda di dalamnya.
Jadi ingat bagaimana saya mengatakan perpustakaan suka?
Tidak, saya bekerja dengan array dan daftar dan python dan membantu kami memanipulasi mereka.
Seperti yang Anda lihat, bingkai data kami disimpan sebagai array.
Dari setiap individu pemain yang berpotensi kami manipulasi.
Dan apa yang telah kami lakukan di sini adalah kami hanya mengimpor data, jadi kami mempelajari langkah pertama dari langkah kecil
kami, yaitu mengimpor data.
Kami menemukan data dan kami menggunakan pendas untuk mengambil data kami ke dalam bingkai data.
Sekarang, ada banyak hal berbeda yang dapat mereka lakukan dengan Pendas, dan saya ingin Anda setelah video ini, saya
akan menautkan ke sumber ini sehingga Anda dapat mencoba berbagai metode dan properti pada bingkai data Anda
untuk melihat jenis hal apa yang kami bisa lakukan.
Jadi saya ingin Anda melakukan latihan ini dan mencoba berbagai hal, misalnya, dalam memfilter di
sini.
Kita dapat mencoba dan belajar tentang memfilter bingkai data kita.
Jadi, sekali lagi, jika saya hanya menyalin dan menempel, ini mengubah variabel yang kita miliki.
Jadi bingkai data, dan kemudian kita ingin memfilter, katakanlah, mari kita lihat bentuk data kita atau lihat tipe
data apa yang kita miliki.
Anda tahu, mari kita filter berdasarkan usia, jadi saya akan mengatakan bingkai data, kita akan pergi berdasarkan usia.
Dan saya akan mengatakan usia akan lebih tua dari mari kita lakukan 40 jika saya menjalankan ini.
Harapan dan usia harus dikapitalisasi di sini.
Jadi saya punya obatnya jika saya menjalankan ini lagi.
Di sana kita pergi.
Saya mendapatkan setidaknya saya meraih kepala, yang berarti hanya beberapa orang pertama dari pemain dengan usia di atas
40, dan saya dapat melakukannya hanya dengan melihat beberapa dokumentasi panda dan belajar tentang
penyaringan.
Jadi saya ingin Anda menyelidiki ini.
Tidak terlalu lama dan cobalah berbagai teknik manipulasi data agar Anda terbiasa dengan panda.
Sekali lagi, Anda tidak perlu sering mengingat ini.
Anda biasanya hanya akan melihat dokumentasi dan mengambil data yang Anda butuhkan di video berikutnya.
Kami akan mencoba dan memecahkan masalah yang menarik dengan dataset ini.
Aku akan melihat di berikutnya oleh.