ถึงเวลาที่จะเริ่มการเข้ารหัสในที่สุด
และในแบบฝึกหัดนี้ เราจะสำรวจข้อมูลบางส่วนที่เราจะดึงมาจาก Kaggle
ได้เวลาเขียนโค้ดแล้ว เปิดสมุดบันทึก Jupyter ของคุณ
ในกรณีของฉัน ฉันมีไฟล์บางไฟล์อยู่แล้ว แต่โดยปกติแล้วจะเป็นไฟล์อะไรก็ได้ที่คุณมีบนเดสก์ท็อป
ไม่สำคัญหรอกเพราะเราจะสร้างไฟล์ใหม่ที่นี่ และทำให้แน่ใจว่าโน้ตบุ๊กจะอยู่ใน
Python 3
เมื่อคุณสร้างสมุดบันทึกนั้นแล้ว ให้ตั้งชื่อว่าสิ่งที่คุณต้องการ
ในกรณีของเรา เราจะทำการสำรวจชุดข้อมูลฟุตบอล FIFA
เลยเรียกกันว่าฟุตบอล
ทีนี้ เพื่อให้เราเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง เราจำขั้นตอนของเราได้ใช่ไหม
เราต้องนำเข้าข้อมูล
เราจึงได้ข้อมูลจากสิ่งที่เราส่งออกครั้งล่าสุด ซึ่งก็คือ Kaggle
หากคุณยังไม่ได้ลงทะเบียน โปรดดำเนินการดังกล่าว
มิฉะนั้น เพียงแค่ลงชื่อเข้าใช้ และเมื่อคุณได้รับมอบหมาย end ให้ไปที่ชุดข้อมูล
มาทำให้มันใหญ่ขึ้นอีกหน่อย
และภายในชุดข้อมูลอีกครั้ง เราสามารถเลือกอะไรก็ได้ที่เราต้องการ
แต่ตอนนี้ฉันรู้สึกอยากตรวจสอบชุดข้อมูล FIFA 2019
ฉันมักจะชอบดูคะแนนที่นี่เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นชุดข้อมูลที่ดี
ในกรณีนี้ ดูเหมือนว่าชุดข้อมูลผู้เล่นที่สมบูรณ์ของ FIFA 19 จะดูดีมาก
เรามีข้อมูลสองเมกะไบต์
มันถูกอัปโหลดเมื่อแปดเดือนก่อนและเป็นไฟล์ CSV ไฟล์เดียว ดังนั้นคุณสามารถคลิกที่ดูอย่างรวดเร็วที่นี่ และฉันจะแสดงข้อมูลอื่นๆ
ที่คุณอาจต้องการให้คุณดู
ในกรณีของเรา มันคือไฟล์ CSV นั้นเยี่ยมมาก แต่ควรระวัง
มันเป็นบิตของชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ดังนั้นหากเราคลิกเข้าไป
เราสามารถคลิกที่ดาวน์โหลดและรอสักครู่เมื่อดาวน์โหลดชุดข้อมูลของคุณ
ตอนนี้ฉันต้องการให้คุณแตกไฟล์นี้และวางไว้บนเดสก์ท็อปที่ Jupyter Notebook ของคุณอยู่
ดังนั้นคุณต้องการให้อยู่ในโฟลเดอร์เดียวกับโน้ตบุ๊กฟุตบอลที่คุณเพิ่งสร้างขึ้น
ให้ฉันทำอย่างนั้น
ตอนนี้ถ้าผมไปที่บ้าน ผมเห็นว่ามี data CSV ซึ่งเป็นไฟล์ที่เรานำเข้าจาก Kaggle
อย่างที่คุณเห็นตอนนี้ ดูเหมือนข้อมูลจำนวนมหาศาล
เราอ่านไม่ออกจริงๆ เพราะมันอยู่ในรูปแบบ CSV
ทีนี้ ถ้าเรากลับไปที่สมุดบันทึกเกี่ยวกับฟุตบอล เราจะใช้ไลบรารี PANDAS เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดูว่าเราได้อะไรจาก
Kaggle จริงๆ
ในกรณีของเรา เราใช้ Kaggle เพื่อดึงข้อมูลของเรา แต่คุณสามารถจินตนาการได้ว่ามีหลายวิธีในการรวบรวมข้อมูล
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้บางอย่างเช่นซุปที่สวยงามเพื่อขูดหน้าเว็บเพื่อให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้น
เพื่อให้คุณสามารถใช้ข้อมูลประเภทใดก็ได้
ตามหลักการแล้ว หากอยู่ในรูปแบบ CSV เราก็สามารถใช้แพนด้าและทำอะไรบางอย่างกับมันได้
ลองมาดูกัน
ตอนนี้ โชคดีที่เราเปิด Jupyter กับ Anaconda จำ Anaconda Navigator ได้ไหม
เราสามารถเข้าถึงห้องสมุดอย่างแพนด้าได้โดยอัตโนมัติ
สิ่งที่เราต้องทำคือเพียงแค่พูดว่านำเข้าแพนด้าและเราสามารถทำเป็น PD ได้เพียงเพื่อให้เรามีชวเลขแทนการพิมพ์แพนด้าทุกครั้ง
ถ้าฉันทำสิ่งนี้ ฉันสามารถเข้าถึงแพนด้าได้แล้ว
และสำหรับแพนด้า ฉันสามารถอ่าน ขีดเส้นใต้ ดู CSV เพื่ออ่านไฟล์ CSV ของเราได้จริง
และเนื่องจากไฟล์ CSV ของเราอยู่ในโฟลเดอร์เดียวกับโน้ตบุ๊กฟุตบอล ฉันสามารถให้ข้อมูลสตริง
ดอท csv แก่มัน ซึ่งเป็นสิ่งที่เราดาวน์โหลดไว้ที่นี่
ดังนั้นถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้
ฉันได้รับข้อมูลของฉันที่นี่และดูที่
ฉันมี.
ข้อมูลของฉันสวยด้วยสัญชาติ
เรามีลิงก์ไปยังรูปภาพ เรามีชื่อผู้เล่น รหัส อายุ และสิ่งอื่นอีกมากมาย
สิ่งที่ดีของแพนด้าคือเราได้ผลลัพธ์นี้เป็นสิ่งที่เราเรียกว่า data frame และ PANDAS ช่วยให้เราสามารถจัดการ
data data นี้เพื่อให้เราสามารถทำสิ่งที่น่าสนใจกับมัน
โดยปกติแล้ว สิ่งที่คุณจะเห็นคือ คุณจะสร้างตัวแปร dataframe เท่ากับ PD dot read csv
ดังนั้นตอนนี้ data frame นี้คือสิ่งที่เรามาลงที่นี่
ข้อมูลทั้งหมดนี้อยู่ในตัวแปรเฟรมข้อมูลของเราแล้ว และเราสามารถทำสิ่งที่น่าสนใจและเรียกใช้วิธีการและคุณสมบัติต่างๆ
กับมันได้
ตัวอย่างเช่น ถ้าฉันทำ data underscore frame, dot shape
หรือให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลของฉัน
ในกรณีนี้ คุณจะเห็นว่าวัตถุทูเพิลไม่สามารถเรียกได้
ฉันได้รับข้อผิดพลาดที่ดีในสมุดบันทึก Jupyter ของฉัน และนั่นเป็นเพราะว่าจริง ๆ แล้วรูปร่างไม่ใช่วิธีการ แต่เป็นคุณสมบัติของ
DataFrame แทน
ดังนั้นถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้อีกครั้งลองดูที่
นี่คือรูปร่างของข้อมูลของฉัน
ฉันมี 89 คอลัมน์ และก็แถวๆ หนึ่งตัน
ตอนนี้ฉันยังทำสิ่งต่าง ๆ ได้
และนี่คือส่วนที่เรียบร้อยเกี่ยวกับดาวพฤหัสบดี คือ ฉันสามารถปล่อยอินพุตและเอาต์พุตไว้ที่นี่
และถ้าฉันทำบล็อกเซลล์อื่น ฉันจะยังมีข้อมูลนี้อยู่
มันจะยังคงมีความเร็วของแพนด้านำเข้า
ดังนั้นถ้าฉันทำข้อมูลตอนนี้
กรอบ.
จุด
มาทำกัน
อธิบาย.
ฉันจะสามารถดำเนินการนี้
และอีกครั้ง มันแสดงหรืออธิบายข้อมูลที่ฉันมี
ด้วยคำอธิบายเราได้รับการนับ
ตัวอย่างเช่น อายุโดยรวมที่สะสม เราได้อายุเฉลี่ย นั่นคืออายุเฉลี่ยของผู้เล่น
ดังนั้น 25 และเรายังได้สิ่งที่น่าสนใจ เช่น ผู้เล่นที่อายุมากที่สุดอาจคือ 45 หมายเลขเสื้อสูงสุดคือ
99
และข้อมูลประเภทต่างๆ ทั้งหมดนี้
สุดท้าย ถ้าฉันทำอะไรบางอย่างเช่น data frame dot values และฉันเรียกใช้สิ่งนี้
ฉันได้รับค่าทั้งหมดของข้อมูลของฉัน และคุณจะเห็นว่านี่คืออาร์เรย์ที่มีผู้เล่นต่างกัน
ดังนั้นจำที่ฉันพูด
ไลบรารี่อย่าง numpy ทำงานกับอาร์เรย์และรายการใน Python และช่วยเราจัดการมันได้หรือไม่
อย่างที่คุณเห็น data frame ของเราถูกจัดเก็บเป็นอาร์เรย์
ของแต่ละคน
ผู้เล่นแต่ละคนที่เราอาจจัดการได้
และสิ่งที่เราทำที่นี่ก็คือเราเพียงแค่นำเข้าข้อมูล
ดังนั้นเราจึงได้เรียนรู้ขั้นตอนแรกของขั้นตอน ML นั่นคือการนำเข้าข้อมูล
เราพบข้อมูลและเราใช้ PANDAS เพื่อดึงข้อมูลของเราลงในกรอบข้อมูล
ในตอนนี้ มีหลายสิ่งหลายอย่างที่คุณสามารถทำได้กับแพนด้า
และฉันต้องการให้คุณทำหลังจากวิดีโอนี้ ฉันจะลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลนี้ เพื่อให้คุณสามารถลองใช้วิธีการและคุณสมบัติต่างๆ
ในกรอบข้อมูลของคุณ เพื่อดูว่าเราทำอะไรได้บ้าง
ผมอยากให้คุณลองทำแบบฝึกหัดนี้และลองทำหลายๆ อย่าง เช่น ในการกรองที่นี่
เราสามารถลองเรียนรู้เกี่ยวกับการกรองดาต้าเฟรมของเรา
อีกครั้ง ถ้าฉันแค่คัดลอกและวางสิ่งนี้ ให้เปลี่ยนเป็นตัวแปรของเราที่เรามี
ดังนั้น DataFrame
แล้วเราต้องการกรอง
สมมติว่าลองดูรูปร่างของข้อมูลของเราหรือดูว่าเรามีข้อมูลประเภทใด
คุณรู้อะไรไหม?
มากรองด้วย H.
ฉันจะบอกว่าดาต้าเฟรม
เราจะไปตามวัย
และฉันจะบอกว่าอายุจะแก่กว่าที่ลองทำ 40 กัน
ถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้
โอ้ และอายุควรเป็นตัวพิมพ์ใหญ่ที่นี่ ฉันมีกุญแจอยู่ที่นี่
ถ้าฉันเรียกใช้สิ่งนี้อีกครั้ง
เราจะไปที่นั่น.
อย่างน้อยฉันก็จับหัวได้ ซึ่งหมายความว่าแค่สองสามคนแรกของผู้เล่นที่มีอายุมากกว่า
40 ปี
และฉันก็สามารถทำได้โดยดูจากเอกสารของ PANDAS และเรียนรู้เกี่ยวกับการกรอง
ดังนั้นฉันต้องการให้คุณสำรวจสิ่งนี้
ไม่นานเกินไปและลองใช้เทคนิคการจัดการข้อมูลต่างๆ เพื่อให้คุณคุ้นเคยกับแพนด้า
อีกครั้ง คุณไม่จำเป็นต้องจำสิ่งนี้บ่อยๆ
คุณมักจะดูเอกสารและดึงข้อมูลที่คุณต้องการ
ในวิดีโอหน้า เราจะพยายามแก้ปัญหาที่น่าสนใจด้วยชุดข้อมูลนี้
เจอกันใหม่ตอนหน้าค่ะ
ลาก่อน.