Es hora de finalmente comenzar a codificar, y en este ejercicio, vamos a explorar algunos datos que vamos a tomar
de Kaggle, es hora de hacer algo de codificación.
Así que abre tus cuadernos de Júpiter.
Ahora, en mi caso, ya tengo algunos archivos aquí, pero normalmente seré los archivos que tengas en tu
escritorio.
Realmente no importa porque vamos a crear un nuevo archivo aquí y nos aseguraremos de que el
cuaderno esté en Python tres.
Entonces, una vez que cree ese libro, coloque el título que desee; en nuestro caso, exploraremos algunos conjuntos
de datos de fútbol de la FIFA.
Así que llamémoslo fútbol.
Ahora, para que podamos aprender sobre ciencia de datos y aprendizaje automático, recordamos nuestros pasos, ¿verdad?
Tenemos que importar los datos.
Entonces obtenemos los datos de lo que exportamos la última vez, que es Kagle, si aún no se ha registrado.
Asegúrate de hacer eso.
De lo contrario, simplemente inicie sesión y una vez que esté registrado y vaya a conjuntos de datos, hagamos esto un poco más
grande.
Y dentro de los conjuntos de datos, nuevamente, podemos elegir lo que queramos, pero tengo ganas de revisar
el conjunto de datos de FIFA 20 19 ahora, generalmente me gusta mirar los puntajes aquí para asegurarme de que sea un buen conjunto de datos.
En este caso, parece que el conjunto completo de datos de jugadores de FIFA 19 se ve bastante bien.
Tenemos dos megabytes de datos.
Se cargó hace ocho meses y es un archivo CSFI de un solo archivo.
Por lo tanto, puede hacer clic en Vista rápida aquí y le mostraré otra información que puede necesitar.
En nuestro caso, es un archivo CSV, así que eso es genial.
Pero solo un aviso, es un gran conjunto de datos.
Entonces, si hacemos clic en él.
Simplemente podemos hacer clic en descargar y esperar un poco a que se descarguen sus conjuntos de datos.
Ahora, quiero que descomprima este archivo y lo coloque en su escritorio donde está su computadora portátil Jupiter.
Así que lo desea en la misma carpeta que el cuaderno de fútbol que acaba de crear.
Dejame hacer eso.
Entonces, si voy a mi casa, veo que tengo datos CSFI, que es el archivo que importamos de Kagle, como pueden ver
ahora mismo, parece una gran cantidad de datos.
Realmente no podemos leerlo porque está en formato CSFI.
Ahora, si volvemos a nuestro cuaderno de fútbol, usaremos la biblioteca del panda para hacer nuestro análisis de datos y ver
qué obtenemos realmente de Kaggle.
Ahora, en nuestro caso, usamos Kaggle para obtener nuestros datos, pero puedes imaginar que hay diferentes formas de
recopilar los datos.
Puede, por ejemplo, como vimos, usar algo como una sopa hermosa para raspar páginas web para que pueda
entenderlas mejor, de modo que pueda usar cualquier tipo de datos posible.
Idealmente, si está en formato CSV, entonces podemos usar pandas y realmente hacer algunas cosas interesantes con él.
Así que echemos un vistazo.
Ahora, afortunadamente para nosotros, al abrir Júpiter con Anakonda, ¿recuerdas el Navegador Anaconda?
De hecho, tenemos acceso a bibliotecas como Pendas automáticamente.
Así que todo lo que tenemos que hacer es simplemente decir "importar pandas", y podemos hacerlo para tener una abreviatura en lugar de
escribir pandas cada vez.
Entonces, si hago esto, ahora tengo acceso a los pandas.
Y con pandas, puedo leer, subrayar CSFI para leer realmente nuestro archivo CSFI.
Y debido a que nuestro archivo CSV está en la misma carpeta que nuestro cuaderno de fútbol, puedo simplemente
darle los datos de fuerza del punto CSFI, que es lo que hemos descargado aquí.
Entonces, si ejecuto esto.
Obtengo mis datos aquí mismo y miro eso, lo tengo.
Mis bonitos datos con la nacionalidad, tenemos enlaces a fotos, tenemos el nombre de los jugadores, las
cédulas, la edad y un montón de cosas más.
Ahora, lo bueno de los pandas es que obtenemos esta salida como lo que llamamos un marco de datos, y PANDAS
nos permite manipular este marco de datos para que podamos hacer cosas interesantes con él.
Por lo general, lo que verá es que solo creará un marco de datos variable igual a PD, punto de lectura CSFI.
De modo que ahora este marco de datos es lo que obtenemos aquí, toda esta información ahora está en nuestra
variable de marco de datos y podemos hacer cosas interesantes y ejecutar diferentes métodos y propiedades en él.
Entonces, por ejemplo, si hago un marco de subrayado de datos, forma de punto.
Oh, dame más información sobre mi hija.
En este caso, verá que un par de objetos no se puede llamar, obtengo errores agradables en mi cuaderno de Júpiter y eso
se debe a que la forma en realidad no es un método, sino una propiedad en el marco de datos.
Entonces, si vuelvo a ejecutar esto, mire eso.
Esta es la forma de mis datos.
Tengo ochenta y nueve columnas y bueno, un montón de filas.
Ahora, también puedo hacer cosas diferentes, y esta es la parte interesante de Júpiter, es que
puedo dejar la entrada y la salida aquí y si hago un bloque de celda diferente, todavía tendré esta información.
Todavía tendrá pandas importados como PD.
Entonces, si lo hago ahora, data frame.
Dot, vamos a describirlo.
Podré ejecutar esto y, nuevamente, muestra o describe los datos que tengo.
Con descrito, obtenemos el recuento.
Entonces, por ejemplo, la edad total acumulada, obtenemos la edad promedio, que es la edad promedio del jugador.
Así que veinticinco.
Y también obtenemos cosas interesantes como que quizás el jugador de mayor edad tenga cuarenta y cinco años.
El número más alto de Jersey es noventa y nueve.
Y todo este tipo de datos diferente.
Finalmente, si hago algo como valores de puntos del marco de datos y ejecuto esto.
Obtengo todos los valores de mis datos y ves aquí que es una matriz que tiene diferentes jugadores.
Entonces, ¿recuerdas cómo dije las bibliotecas?
No, trabajo con matrices y listas y Python y nos ayudo a manipularlos.
Bueno, como puede ver, nuestro marco de datos se almacena como una matriz.
De cada jugador individual que potencialmente podríamos manipular.
Y lo que hemos hecho aquí es que simplemente hemos importado los datos, por lo que aprendimos el primer paso de nuestros pequeños pasos,
que es importar los datos.
Encontramos los datos y usamos pendas para capturar nuestros datos en un marco de datos.
Ahora, hay muchas cosas diferentes que pueden hacer con Pendas, y quiero que lo hagas después de este video,
voy a vincular este recurso para que puedas probar diferentes métodos y propiedades en tus marcos de
datos para ver qué tipo de cosas puede hacer.
Así que quiero que realices este ejercicio y pruebes cosas diferentes, por ejemplo, filtrando
aquí.
Podemos intentar aprender a filtrar nuestro marco de datos.
Entonces, nuevamente, si solo copio y pego, esto cambia a nuestra variable que tenemos.
Entonces, el marco de datos, y luego queremos filtrar, digamos, veamos la forma de nuestros datos o veamos
qué tipo de datos tenemos.
Sabes qué, filtremos por edad, así que voy a decir marco de datos, vamos a ir por edad.
Y voy a decir que la edad va a ser mayor de lo que hagamos, hagamos 40 si ejecuto esto.
La esperanza y la edad deben escribirse con mayúscula aquí.
Así que tengo una cura si vuelvo a ejecutar esto.
Aquí vamos.
Conseguí al menos agarrar la cabeza, lo que significa solo el primer par de personas de jugadores con más de 40 años,
y pude hacer eso con solo mirar parte de la documentación del panda y aprender sobre el
filtrado.
Así que quiero que explores esto.
No es demasiado largo y prueba diferentes técnicas de manipulación de datos para familiarizarte con los pandas.
Nuevamente, no es necesario que memorice esto a menudo.
Por lo general, solo verá la documentación y obtendrá los datos que necesita en el siguiente video.
Intentaremos resolver un problema interesante con este conjunto de datos.
Lo veré en el próximo por.