是时候开始编写代码了｡
在这个练习中, 我们将探索一些数据, 我们将从Kaggle那里获取这些数据｡
是时候做一些编码了, 所以打开你的Jupyter笔记本吧｡
现在, 在我的例子中, 我已经有一些文件在这里, 但通常它只是你的桌面上的任何文件｡
这其实并不重要, 因为我们要在这里创建一个新文件, 并确保笔记本是Python
3的｡
因此, 一旦创建了笔记本, 就可以随意命名它｡
在我们的例子中, 我们将探索一些FIFA足球数据集｡
所以我们就叫它足球吧｡
为了学习数据科学和机器学习, 我们要记住自己的步骤, 对吧？
我们必须导入数据｡
我们从上次导出的数据中得到数据, 也就是Kaggle｡
如果您还没有注册, 请务必注册｡
否则, 只需登录, 一旦您被分配结束, 只需转到数据集｡
让我们把这个放大一点｡
在数据集中, 我们可以选择任何我们想要的｡
但我现在就想看看FIFA 2019的数据集｡
我通常喜欢看这里的分数, 以确保它是一个好的数据集｡
在这种情况下, 看起来FIFA 19完整的球员数据集看起来相当不错｡
我们有两兆字节的数据｡
它是八个月前上传的, 是一个CSV文件, 您可以单击此处的“快速查看”,
我将向您显示您可能需要的其他信息｡
在我们的例子中, 它是一个CSV文件, 所以这很好, 但只是提醒一下｡
这是一个有点大的数据集｡
所以如果我们点击它｡
我们只需点击下载, 等待数据集下载完毕｡
现在我要你解压缩这个文件, 并把它放在你的桌面上, 你的Jupyter笔记本是｡
因此, 您希望它与刚创建的足球笔记本位于同一文件夹中｡
让我来吧
现在, 如果我回到家里, 我会看到数据CSV, 这是我们从Kaggle导入的文件｡
正如你现在所看到的, 它看起来像是一个巨大的数据量｡
我们无法真正读取它, 因为它是CSV格式｡
现在, 如果我们回到足球笔记本上, 我们将使用PANDAS库来做数据分析, 看看我们从Kaggle那里得到了什么｡
现在, 在我们的例子中, 我们使用Kaggle来获取我们的数据, 但是你可以想象有不同的方法来收集数据｡
你可以, 比如说, 像我们看到的, 用一些像漂亮汤的东西来刮网页,
这样你就能更好地理解它, 所以你可以使用任何可能的数据类型｡
理想情况下, 如果它是CSV格式的, 那么我们可以使用熊猫, 并真正用它做一些整洁的事情｡
让我们来看看｡
现在, 幸运的是, 我们打开了木星与水蟒, 还记得水蟒导航员？
我们实际上可以像熊猫一样自动访问图书馆｡
所以我们所要做的就是简单地说进口熊猫, 我们可以用PD来做, 这样我们就有了一个速记, 而不是每次都打熊猫｡
所以如果我这样做, 我现在就可以接触到熊猫了｡
对于熊猫, 我可以读取, 下划线, 查看CSV, 以实际读取我们的CSV文件｡
由于CSV文件与足球笔记本在同一个文件夹中, 因此我只需将字符串数据. csv作为CSV文件,
这就是我们在这里下载的内容｡
所以如果我运行这个｡
我在这里得到我的数据, 看看这个｡
我有｡
我的漂亮数据有国籍｡
我们有照片的链接, 我们有球员的名字, 身份证, 年龄和一大堆其他的东西｡
熊猫的奇妙之处在于, 我们得到的输出是我们称之为数据帧的东西, PANDAS允许我们操纵这个数据帧,
这样我们就可以用它做一些有趣的事情｡
通常情况下, 您将看到创建一个变量dataframe等于PD dot read csv｡
所以现在我们得到的就是这个数据框｡
所有这些信息现在都在我们的数据框变量中, 我们可以做一些有趣的事情, 在它上面运行不同的方法和属性｡
例如, 如果我给数据加下划线, 点形状｡
或给予有关我的数据的详细信息｡
在这种情况下, 您将看到元组对象是不可调用的｡
我在Jupyter笔记本中遇到了一些错误, 这是因为shape实际上不是一个方法, 而是DataFrame上的一个属性｡
所以如果我再运行一次, 看看这个｡
这是我的数据的形状｡
我有89列和大量的行｡
现在我也可以做不同的事情了｡
这就是木星的优点, 我可以把输入和输出留在这里, 如果我换一个单元块,
我仍然会有这些信息｡
它还是会有进口大熊猫的速度｡
所以如果我现在做数据｡
架｡
点点｡
咱们干吧｡
描述一下｡
我就能运行这个｡
同样, 它显示或描述了我所拥有的数据｡
用形容词我们就能得到计数｡
比如说, 总年龄累积起来, 我们就得到了平均年龄, 也就是球员的平均年龄｡
所以25岁, 我们也得到了有趣的东西, 比如最老的球员可能是45岁, 最高的球衣号码是99号｡
和所有这些不同类型的数据｡
最后, 如果我做一些像数据框点值这样的事情, 我运行这个｡
我得到了所有数据的值, 你可以看到这是一个数组, 里面有不同的参与者.
所以记住我是怎么说的｡
像numpy这样的库在Python中处理数组和列表, 并帮助我们操作它们？
如您所见, 我们的数据帧存储为数组｡
每一个｡
我们可以操纵的单个玩家｡
我们在这里所做的只是导入数据｡
所以我们学习了ML步骤的第一步, 那就是导入数据｡
我们找到了数据, 并使用PANDAS将数据抓取到数据框中｡
现在你可以用熊猫做很多不同的事情｡
我希望大家看完这段视频后, 我会链接到这个资源, 这样你们就可以在数据帧上尝试不同的方法和属性,
看看我们能做什么｡
所以我希望你们做一遍这个练习, 尝试不同的东西, 比如说, 在这里的过滤｡
我们可以尝试学习如何过滤数据帧｡
同样, 如果我复制并粘贴它, 把它变成我们的变量｡
数据帧｡
然后我们要过滤｡
比如说, 让我们看看数据的形状, 或者看看我们有什么类型的数据｡
你知道吗？
让我们用H来过滤｡
所以我会说数据帧｡
我们要按年龄来｡
我会说年龄会比40岁大｡
如果我运行这个｡
哦, 年龄应该大写, 所以我有一把钥匙｡
如果我再运行一次｡
我们走吧｡
我得到了一个至少我抓住了头, 这意味着只是第一对夫妇的球员年龄超过40岁｡
我能够做到这一点, 只是通过看一些PANDAS文档和学习过滤｡
所以我想让你们探索一下｡
时间不会太长, 可以尝试不同的数据处理技术, 让你熟悉熊猫｡
同样, 你不需要经常记住这些｡
您通常只需要查看文档并获取所需的数据｡
在下一个视频中, 我们将尝试用这个数据集解决一个有趣的问题｡
下次见｡
再见, 再见, 再见