È ora di iniziare finalmente a programmare, e in questo esercizio esploreremo alcuni dati che prenderemo da Kaggle,
è ora di fare un po' di codice.
Quindi apri i tuoi quaderni di Giove.
Ora, nel mio caso, ho già alcuni file qui, ma di solito sarò solo i file che hai sul
desktop.
Non importa perché creeremo un nuovo file qui e ci assicureremo che il notebook
sia in Python tre.
Quindi, una volta creato quel libro, intitolalo come vuoi, nel nostro caso, esploreremo alcuni set
di dati del calcio FIFA.
Quindi chiamiamolo calcio.
Ora, per imparare a conoscere la scienza dei dati e l'apprendimento automatico, ricordiamo i nostri passi, giusto?
Dobbiamo importare i dati.
Quindi otteniamo i dati da ciò che esportiamo l'ultima volta, che è Kagle, se non ti sei già registrato.
Assicurati di farlo.
Altrimenti, accedi e una volta che hai effettuato l'accesso e vai ai set di dati, rendiamolo un po' più grande.
E all'interno dei set di dati, ancora una volta, possiamo scegliere quello che vogliamo, ma ho voglia di
controllare il set di dati FIFA 20 19 ora, di solito mi piace guardare i punteggi qui per assicurarmi che sia un buon set di dati.
In questo caso, sembra che il set di dati giocatore completo di FIFA 19 sia piuttosto carino.
Abbiamo due megabyte di dati.
È stato caricato otto mesi fa ed è un file CSFI a un file.
Quindi puoi effettivamente fare clic su Quick Look qui e ti mostrerò alcune altre informazioni di cui potresti aver bisogno.
Nel nostro caso, è un file CSV, quindi è fantastico.
Ma solo un avvertimento, è un po' un grande set di dati.
Quindi, se clicchiamo su di esso.
Possiamo semplicemente fare clic su download e attendere un po' mentre i tuoi set di dati vengono scaricati.
Ora, voglio che decomprimi questo file e lo metti sul desktop dove si trova il tuo taccuino Jupiter.
Quindi lo vuoi nella stessa cartella del taccuino di calcio che hai appena creato.
Lascia che lo faccia.
Quindi ora se vado a casa mia, vedo che ho dati CSFI, che è il file che abbiamo importato da Kagle, come puoi vedere
in questo momento, sembra un'enorme quantità di dati.
Non possiamo davvero leggerlo perché è in formato CSFI.
Ora, se torniamo al nostro taccuino di calcio, useremo la libreria del panda per fare la nostra analisi dei dati per
vedere cosa otteniamo effettivamente da Kaggle.
Ora, nel nostro caso, abbiamo usato Kaggle per acquisire i nostri dati, ma puoi immaginare che ci siano diversi modi per
raccogliere i dati.
Ad esempio, come abbiamo visto, puoi usare qualcosa come una bella zuppa per raschiare le pagine Web in modo da
poterlo capire meglio, in modo da poter utilizzare qualsiasi tipo di dato possibile.
Idealmente, se è in un formato CSV, possiamo usare i panda e fare davvero delle cose carine con esso.
Quindi diamo un'occhiata.
Ora, per nostra fortuna, aprendo Giove con Anakonda, ricordate l'Anaconda Navigator?
In realtà abbiamo automaticamente accesso a librerie come Pendas.
Quindi tutto ciò che dobbiamo fare è semplicemente dire importare panda, e possiamo fare così in modo da avere una scorciatoia invece di
digitare panda ogni volta.
Quindi, se lo faccio, ora ho accesso ai panda.
E con i panda, posso leggere, sottolineare CSFI per leggere effettivamente il nostro file CSFI.
E poiché il nostro file CSV si trova nella stessa cartella del nostro taccuino di calcio, posso semplicemente dargli
il punto CSFI dei dati di forza, che è quello che abbiamo scaricato qui.
Quindi se eseguo questo.
Prendo i miei dati proprio qui e guardali, li ho.
I miei bei dati con nazionalità, abbiamo collegamenti a foto, abbiamo il nome dei giocatori, le carte
d'identità, l'età e un sacco di altre cose.
Ora, la cosa bella con i panda è che otteniamo questo output come ciò che chiamiamo frame di dati e PANDAS
ci consente di manipolare questo frame di dati in modo da poterci fare cose interessanti.
Quindi di solito quello che vedrai è che creerai solo un frame di dati variabili uguale a PD, punto leggi CSFI.
Quindi ora questo frame di dati è ciò che otteniamo qui, tutte queste informazioni sono ora nella nostra variabile di
frame di dati e possiamo fare cose interessanti ed eseguire metodi e proprietà diversi su di esso.
Quindi, ad esempio, se eseguo il frame di sottolineatura dei dati, la forma del punto.
Oh, dammi più informazioni su mia figlia.
In questo caso, vedrai che un paio di oggetti non è chiamabile, ricevo dei bei errori nel mio taccuino Jupiter e
questo perché la forma non è in realtà un metodo, ma invece una proprietà sul frame di dati.
Quindi, se lo eseguo di nuovo, guarda quello.
Questa è la forma dei miei dati.
Ho ottantanove colonne e beh, una tonnellata di righe.
Ora, posso anche fare cose diverse, e questa è la parte bella di Giove, è
che posso lasciare l'input e l'output qui e se faccio un blocco di celle diverso, avrò ancora queste informazioni.
Avrà comunque importato i panda come PD.
Quindi, se lo faccio ora frame di dati.
Dot, ti descrivi.
Sarò in grado di eseguirlo e, di nuovo, mostra o descrive i dati che ho.
Con descritto, otteniamo il conteggio.
Quindi, per esempio, l'età complessiva accumulata, otteniamo l'età media, cioè l'età media del giocatore.
Quindi venticinque.
E abbiamo anche cose interessanti come forse il giocatore più anziano ha quarantacinque anni.
Il numero più alto di Jersey è novantanove.
E tutto questo diverso tipo di dati.
Infine, se faccio qualcosa come i valori dei punti del frame di dati e lo eseguo.
Ottengo tutti i valori dei miei dati e qui vedi che è un array che contiene diversi giocatori.
Quindi ricordi come ho detto che le biblioteche piacciono?
No, lavoro con array, liste e Python e ci aiutano a manipolarli.
Bene, come puoi vedere, il nostro frame di dati è memorizzato come un array.
Di ogni singolo giocatore che potremmo potenzialmente manipolare.
E quello che abbiamo fatto qui è che abbiamo semplicemente importato i dati, quindi abbiamo imparato il primo passo dei nostri piccoli
passi, ovvero importare i dati.
Abbiamo trovato i dati e abbiamo usato i penda per catturare i nostri dati in un frame di dati.
Ora, ci sono molte cose diverse che possono fare con Pendas, e voglio che tu dopo questo video, collegherò
a questa risorsa in modo che tu possa provare diversi metodi e proprietà sui tuoi frame di
dati per vedere che tipo di cose può fare.
Quindi voglio che tu faccia questo esercizio e provi cose diverse, ad esempio, nel filtrare
qui.
Possiamo provare a imparare a filtrare il nostro frame di dati.
Quindi, di nuovo, se copio e incollo, questo cambia nella nostra variabile che abbiamo.
Quindi frame di dati, e quindi vogliamo filtrare, diciamo, diamo un'occhiata alla forma dei nostri dati o vediamo
che tipo di dati abbiamo.
Sai una cosa, filtriamo per età, quindi dirò frame di dati, andremo per età.
E dirò che l'età sarà più grande di quanto facciamo facciamo 40 se eseguo questo.
La speranza e l'età dovrebbero essere capitalizzate qui.
Quindi ho una cura se lo eseguo di nuovo.
Ci siamo.
Ho almeno afferrato la testa, il che significa solo il primo paio di persone di giocatori con più di 40 anni, e
sono stato in grado di farlo solo guardando un po' della documentazione del panda e imparando a
filtrare.
Quindi voglio che tu esplori questo.
Non è troppo lungo e prova diverse tecniche di manipolazione dei dati in modo da familiarizzare con i panda.
Ancora una volta, non è necessario memorizzarlo spesso.
Di solito guarderai semplicemente la documentazione e otterrai i dati di cui hai bisogno nel prossimo video.
Cercheremo di risolvere un problema interessante con questo set di dati.
Vedrò nel prossimo da.