いよいよコーディングを開始する時期です｡
この演習では､ Kaggleから取得したいくつかのデータを調査する予定です｡
それでは､ Jupyterノートブックを開いて､ コーディングをしてみましょう｡
さて､ 私の場合､ ここにすでにいくつかのファイルがありますが､ 通常はデスクトップにあるファイルであれば何でもかまいません｡
ここでは新しいファイルを作成し､ ノートブックがPython 3になることを確認するので､
特に問題ではありません｡
だから､ そのノートを作ったら､ 「Whatever You Want」というタイトルをつけてください｡
今回は､ FIFAサッカーのデータセットを調査してみます｡
だから､ サッカーということにしておこう｡
さて､ 私たちがデータサイエンスや機械学習について学ぶためには､ 手順を覚えておくことが必要ですよね｡
データを取り込まなければならない｡
そこで､ 前回エクスポートしたものからデータを取得するのですが､ これがKaggleなのです｡
まだ登録されていない方は､ 必ず登録してください｡
そうでなければ､ サインインして､ エンドを割り当てられたら､ データセットにアクセスするだけでいいのです｡
これをもう少し大きくしてみよう｡
また､ データセットの中で､ 好きなものを選ぶことができます｡
でも､ 今は「FIFA 2019」のデータセットをチェックしたい気分です｡
私は普段から､ ここの点数を見て､ 良いデータであることを確認するのが好きなんです｡
今回は､ 『FIFA 19』の選手データ一式がかなりいい感じになっているようです｡
2メガバイトのデータを持っています｡
8ヶ月前にアップロードされたもので､ 1ファイルのCSVファイルなので､ 実際にここをクリックして､
必要な他の情報を表示することができます｡
私たちの場合は､ CSVファイルなのでいいのですが､ 一応注意です｡
ちょっとしたビッグデータです｡
そこで､ それをクリックすると
ダウンロードをクリックして､ データセットがダウンロードされるのを少し待つだけでいいんです｡
このファイルを解凍して､ デスクトップのJupyter Notebookがある場所に置いてください｡
つまり､ 先ほど作成したサッカーノートと同じフォルダーに入れたいわけです｡
そうさせてください｡
今､ ホームに行くと､ データCSVというのがありますが､ これはKaggleからインポートしたファイルです｡
今見ていただいているように､ 膨大なデータ量に見えます｡
CSV形式なので､ 本当に読めないんです｡
さて､ サッカーノートブックに戻ると､ PANDASライブラリを使ってデータ解析を行い､ 実際にKaggleから何が得られるかを確認します｡
さて､ 私たちの場合はKaggleを使ってデータを取得しましたが､ データ収集の方法は様々だと想像できますよね｡
例えば､ 私たちが見たように､ 美しいスープのようなものを使ってウェブページをスクレイピングし､ より理解できるようにすることで､
どんな種類のデータでも利用できるようになります｡
理想を言えば､ CSV形式であれば､ pandasを使って､ 本当にすてきなことができるんです｡
では､ 見てみましょう｡
さて､ 幸運なことに､ AnacondaでJupyterを開くことで､ Anaconda Navigatorを覚えていますか？
実際にpandasのようなライブラリに自動的にアクセスできるようになっています｡
つまり､ 毎回pandasと入力する代わりに､ import pandasと入力すればPDのように実行できるのです｡
そうすると､ 今度はパンダにアクセスできるようになるんですね｡
pandasではread, underscore, see CSVで実際にCSVファイルを読み込むことができるんだ｡
CSVファイルはサッカーノートと同じフォルダーにあるので､ ここにダウンロードしたdata
dot csvという文字列を渡すだけでいいんです｡
だから､ これを実行すると
ここでデータをもらって､ それを見ているんです｡
持っています｡
国籍のある私の可愛いデータ｡
写真へのリンク､ 選手の名前､ ID､ 年齢､ その他もろもろがあります｡
PANDASの優れた点は､ この出力をデータフレームと呼んでいますが､ PANDASはこのデータフレームを操作して､
面白いことができるようにすることなのです｡
ですから､ 通常は変数dataframeイコールPD dot read csvを作成することになります｡
つまり､ このデータフレームは､ ここで得られるものなのです｡
これらの情報はすべてデータフレーム変数に格納されており､ この変数に対してさまざまなメソッドやプロパティを実行し､
面白いことができるようになりました｡
だから例えば､ データアンダースコアフレーム､ ドットシェイプをやると｡
あるいは､ 私のデータについてもっと情報を教えてください｡
この場合､ タプルオブジェクトが呼び出し可能でないことがわかります｡
Jupyterノートブックではいい感じのエラーが出るのですが､ これはshapeが実はメソッドではなく､ DataFrameのプロパティであるためです｡
だから､ もしこれをもう一度実行したら､ それを見てください｡
これが私のデータの形です｡
89列とまあトンデモない数の行があるんですが｡
また､ いろいろなことができるようになりました｡
Jupiterの優れた点は､ 入力と出力をここに置いておくだけで､ 別のセルブロックを作成しても､
この情報が残ることです｡
輸入パンダのスピードはそのままです｡
だから､ 今データをやれば｡
フレーム
ドット
してみましょう｡
記述してください｡
これなら実行できそうだ｡
そしてまた､ 私が持っているデータを示す､ あるいは記述しています｡
描写でカウントが取れる｡
例えば､ 全体の年齢が蓄積されると､ 平均年齢､ つまり選手の平均年齢が分かるわけです｡
25歳で､ 最年長選手が45歳とか､ ジャージーの最高番号が99番とか､ 面白いことも出てきますね｡
そして､ このような異なるタイプのデータもすべて｡
最後に､ データフレームのドット値みたいなのをやって､ これを実行すると｡
データの値をすべて取得すると､ さまざまなプレーヤーを含む配列になっていることがわかります｡
だから､ 私が言ったことを思い出してください｡
numpyのようなライブラリは､ Pythonで配列やリストを扱い､ それらを操作する手助けをしてくれますか？
さて､ ご覧の通り､ データフレームは配列として格納されています｡
それぞれの
私たちが操作できる可能性のある個々のプレーヤー｡
そして､ ここで行ったことは､ 単純にデータをインポートしたことです｡
そこで､ MLステップの最初のステップである､ データをインポートすることを学びました｡
データを見つけたので､ PANDASを使ってデータをデータフレームに取り込みました｡
さて､ パンダを使うといろいろなことができます｡
このビデオの後に､ このリソースにリンクして､ データフレームにさまざまなメソッドやプロパティを試して､
どのようなことができるかを見ていただきたいと思います｡
そこで､ この演習を通して､ 例えば､ ここでフィルタリングを行うなど､ いろいろと試してみてほしいのです｡
データフレームのフィルタリングを試したり､ 学習したりすることができます｡
もう一度言いますが､ これをコピー＆ペーストして､ 今ある変数に変更します｡
だからDataFrame｡
そして､ フィルターをかけたい｡
例えば､ データの形状を見たり､ どのような種類のデータがあるかを見たりしましょう｡
あのさぁ...｡
Hでフィルタリングしてみよう｡
だから､ dataframeと言うことにしています｡
年齢で判断する
年齢もレッツゴー40より上になるしね｡
これを実行すると
あ､ 年齢はここで大文字にした方がいいので､ ここでキーにしています｡
またこれを実行したら
これでよしとしよう｡
少なくとも私は頭をつかんだ､ つまり40歳以上の選手の最初の2､ 3人だけです｡
そして､ PANDASのドキュメントをいくつか見て､ フィルタリングについて学んだだけでそれができるようになりました｡
だから､ これを探ってほしいのです｡
長すぎず､ いろいろなデータ操作に挑戦して､ パンダに親しんでください｡
繰り返しになりますが､ これを頻繁に暗記する必要はありません｡
通常はドキュメントを見て､ 必要なデータを取ってくるだけでしょう｡
次のビデオでは､ このデータセットを使って興味深い問題を解決してみましょう｡
次回作でお会いしましょう｡
バイバイ｡