É hora de finalmente começar a codificar e, neste exercício, vamos explorar alguns dados que vamos pegar
do Kaggle, é hora de fazer alguma codificação.
Portanto, abra seus cadernos de anotações de Júpiter.
Agora, no meu caso, já tenho alguns arquivos aqui, mas normalmente serei apenas os arquivos que você tiver na sua área
de trabalho.
Realmente não importa porque vamos criar um novo arquivo aqui e ter certeza de que o
notebook estará em Python três.
Assim, depois de criar esse livro, dê o título que quiser; em nosso caso, exploraremos alguns
conjuntos de dados do futebol FIFA.
Então, vamos chamá-lo de futebol.
Agora, para aprendermos sobre ciência de dados e aprendizado de máquina, nos lembramos de nossos passos, certo?
Temos que importar os dados.
Então, obtemos os dados do que exportamos da última vez, que é Kagle, se você ainda não se cadastrou.
Certifique-se de fazer isso.
Caso contrário, apenas faça login e, assim que estiver conectado, vá para os conjuntos de dados, vamos aumentar um pouco mais.
E dentro dos conjuntos de dados, novamente, podemos escolher o que quisermos, mas estou com vontade de verificar o
conjunto de dados do FIFA 20 19 agora, geralmente gosto de olhar as pontuações aqui para ter certeza de que é um bom conjunto de dados.
Neste caso, parece que o conjunto completo de dados do jogador do FIFA 19 está muito bonito.
Temos dois megabytes de dados.
Ele foi carregado há oito meses e é um arquivo CSFI de um arquivo.
Então você pode clicar em Quick Look aqui e eu mostrarei algumas outras informações que você pode precisar.
No nosso caso, é um arquivo CSV, o que é ótimo.
Mas só para alertar, é um pouco como um grande conjunto de dados.
Então, se clicarmos nele.
Podemos simplesmente clicar em download e esperar um pouco enquanto seus conjuntos de dados são baixados.
Agora, quero que você descompacte este arquivo e coloque-o em sua área de trabalho, onde está seu bloco de notas Jupiter.
Portanto, você o deseja na mesma pasta do bloco de notas de futebol que acabou de criar.
Deixe-me fazer isso.
Então, agora, se eu for para minha casa, vejo que tenho dados CSFI, que é o arquivo que importamos de Kagle, como você pode
ver agora, parece uma grande quantidade de dados.
Não podemos realmente ler porque está no formato CSFI.
Agora, se voltarmos ao nosso caderno de futebol, vamos usar a biblioteca do panda para fazer nossa análise de dados para ver
o que realmente obtemos do Kaggle.
Agora, em nosso caso, usamos o Kaggle para obter nossos dados, mas você pode imaginar que existem maneiras diferentes de
coletar os dados.
Você pode, por exemplo, como vimos, usar algo como uma sopa bonita para raspar páginas da Web para que
possa entendê-las melhor, para que possa usar qualquer tipo de dado possível.
Idealmente, se estiver em um formato CSV, podemos usar o pandas e realmente fazer coisas legais com ele.
Então, vamos dar uma olhada.
Agora, para nossa sorte, ao abrir Júpiter com o Anakonda, lembra do Anaconda Navigator?
Na verdade, temos acesso a bibliotecas como Pendas automaticamente.
Portanto, tudo o que temos a fazer é simplesmente dizer importar pandas, e podemos fazer isso para termos uma abreviação em vez de digitar
pandas todas as vezes.
Então, se eu fizer isso, agora terei acesso aos pandas.
E com o pandas, eu consigo ler, sublinhar CSFI para realmente ler nosso arquivo CSFI.
E como nosso arquivo CSV está na mesma pasta que nosso caderno de futebol, posso simplesmente fornecer a
ele o ponto CSFI de dados de força, que é o que baixamos aqui.
Então, se eu executar isso.
Eu pego meus dados bem aqui e vejo isso, eu tenho.
Meus lindos dados com a nacionalidade, temos links para fotos, temos o nome dos jogadores, os IDs,
a idade e um monte de outras coisas.
Agora, o legal com o pandas é que obtemos essa saída como o que chamamos de quadro de dados, e PANDAS
nos permite manipular esse quadro de dados para que possamos fazer coisas interessantes com ele.
Normalmente, o que você verá é que apenas criará um quadro de dados variável igual a PD, dot read CSFI.
Portanto, agora esse quadro de dados é o que obtemos aqui, todas essas informações estão agora em nossa variável
de quadro de dados e podemos fazer coisas interessantes e executar diferentes métodos e propriedades nela.
Então, por exemplo, se eu fizer um quadro de sublinhado de dados, formato de ponto.
Oh, me dê mais informações sobre minha filha.
Neste caso, você verá que alguns objetos não podem ser chamados, recebo erros legais em meu bloco de notas Jupiter
e isso porque a forma não é, na verdade, um método, mas uma propriedade no quadro de dados.
Então, se eu executar isso de novo, olhe para aquilo.
Esta é a forma dos meus dados.
Tenho oitenta e nove colunas e, bem, uma tonelada de linhas.
Agora, eu também posso fazer coisas diferentes, e esta é a parte legal de Júpiter, é que
posso simplesmente deixar a entrada e a saída aqui e, se fizer um bloco de células diferente, ainda terei essas informações.
Ainda terá pandas importados como PD.
Então, se eu fizer agora o quadro de dados.
Dot, vamos descrever.
Serei capaz de executar isso e, novamente, mostra ou descreve os dados que tenho.
Com o descrito, obtemos a contagem.
Então, por exemplo, a idade geral acumulada, a gente pega a idade média, que é a idade média do jogador.
Então, vinte e cinco.
E também temos coisas interessantes, como talvez o jogador mais velho tenha 45 anos.
O número mais alto em Jersey é noventa e nove.
E todos esses tipos de dados diferentes.
Finalmente, se eu fizer algo como valores de ponto do quadro de dados e executar isso.
Eu pego todos os valores dos meus dados e você vê aqui que é uma matriz que possui diferentes jogadores.
Então lembra como eu disse que gostam de bibliotecas?
Não, eu trabalho com matrizes e listas e python e nos ajudo a manipulá-los.
Bem, como você pode ver, nosso quadro de dados é armazenado como um array.
De cada jogador individual que podemos potencialmente manipular.
E o que fizemos aqui é simplesmente importar os dados, então aprendemos a primeira etapa de nossas pequenas etapas, que
é importar os dados.
Encontramos os dados e usamos pendas para capturar nossos dados em um quadro de dados.
Agora, há muitas coisas diferentes que eles podem fazer com Pendas, e eu quero que você faça depois deste vídeo, vou
criar um link para este recurso para que você possa experimentar diferentes métodos e propriedades em seus quadros de
dados para ver que tipo de coisas nós pode fazer.
Portanto, quero que você faça este exercício e tente coisas diferentes, por exemplo, filtrar
aqui.
Podemos tentar aprender sobre como filtrar nosso quadro de dados.
Então, novamente, se eu apenas copiar e colar, isso muda a nossa variável que temos.
Então, data frame, e então queremos filtrar, digamos, vamos olhar para a forma de nossos dados ou ver
que tipo de dados temos.
Quer saber, vamos filtrar por idade, então vou dizer data frame, vamos usar a idade.
E eu vou dizer que a idade vai ser mais velha do que vamos fazer, vamos fazer 40 se eu executar isso.
Esperança e idade devem ser capitalizadas aqui.
Então, terei uma cura se executar isso novamente.
Aqui vamos nós.
Eu consegui pelo menos agarrei a cabeça, o que significa apenas o primeiro par de jogadores com mais de 40
anos, e fui capaz de fazer isso apenas olhando algumas documentações do panda e aprendendo sobre
filtragem.
Então, eu quero que você explore isso.
Não é muito longo e experimente diferentes técnicas de manipulação de dados para se familiarizar com os pandas.
Novamente, você não precisa memorizar isso com frequência.
Normalmente, você apenas examinará a documentação e obterá os dados de que precisa no próximo vídeo.
Vamos tentar resolver um problema interessante com este conjunto de dados.
Eu verei no próximo por.