Sonunda kodlamaya başlamanın zamanı geldi.
Ve bu alıştırmada, Kaggle'dan alacağımız bazı verileri keşfedeceğiz.
Biraz kodlama yapmanın zamanı geldi, bu yüzden Jupyter not defterlerinizi açın.
Şimdi, benim durumumda, burada zaten bazı dosyalarım var, ancak genellikle masaüstünüzde ne varsa o dosyalar
olacaktır.
Gerçekten önemli değil çünkü burada yeni bir dosya oluşturacağız ve not defterinin Python 3'te
olacağından emin olacağız.
Bu defteri oluşturduktan sonra adını "Ne İstersen" koy.
Bizim durumumuzda, bazı FIFA futbol veri setlerini inceleyeceğiz.
O yüzden buna futbol diyelim.
Şimdi, veri bilimi ve makine öğrenimi hakkında bilgi edinebilmemiz için adımlarımızı hatırlamamız gerekiyor, değil mi?
Verileri içe aktarmamız gerekiyor.
Bu yüzden verileri en son ihraç ettiğimiz Kaggle'dan alıyoruz.
Henüz kayıt yaptırmadıysanız, kayıt yaptırdığınızdan emin olun.
Aksi takdirde sadece oturum açın ve size uç atandıktan sonra veri setlerine gidin.
Bunu biraz daha büyütelim.
Ve yine veri setleri içinden istediğimizi seçebiliriz.
Ama şimdi FIFA 2019 veri setine göz atmak istiyorum.
Genellikle iyi bir veri seti olduğundan emin olmak için buradaki skorlara bakmayı severim.
Bu durumda, FIFA 19'un eksiksiz oyuncu veri seti oldukça güzel görünüyor.
İki megabaytlık verimiz var.
Sekiz ay önce yüklenmiştir ve tek bir CSV dosyasıdır, bu nedenle aslında buraya hızlıca bak seçeneğine tıklayabilirsiniz ve size ihtiyacınız
olabilecek diğer bazı bilgileri göstereceğim.
Bizim durumumuzda, bu bir CSV dosyası, bu yüzden harika, ama sadece bir uyarı.
Bu biraz büyük bir veri seti.
Eğer üzerine tıklarsak.
Sadece indir seçeneğine tıklayabilir ve veri setleriniz indirilirken biraz bekleyebiliriz.
Şimdi bu dosyayı açmanızı ve masaüstünüzde Jupyter Notebook'unuzun olduğu yere koymanızı istiyorum.
Bu yüzden az önce oluşturduğunuz futbol not defteri ile aynı klasörde olmasını istiyorsunuz.
Bırak ben yapayım.
Şimdi evime gidersem, Kaggle'dan içe aktardığımız dosya olan CSV verisine sahip olduğumu görüyorum.
Şu anda görebileceğiniz gibi, çok büyük miktarda veri gibi görünüyor.
CSV formatında olduğu için gerçekten okuyamıyoruz.
Şimdi, futbol not defterimize geri dönersek, Kaggle'dan gerçekte ne elde ettiğimizi görmek için veri analizimizi yapmak üzere
PANDAS kütüphanesini kullanacağız.
Şimdi, bizim durumumuzda, verilerimizi almak için Kaggle'ı kullandık, ancak verileri toplamanın farklı yolları olduğunu hayal
edebilirsiniz.
Örneğin, gördüğümüz gibi, web sayfalarını kazımak için güzel çorba gibi bir şey kullanabilirsiniz, böylece daha iyi
anlayabilirsiniz, böylece mümkün olan her türlü veriyi kullanabilirsiniz.
İdeal olarak, eğer bir CSV formatındaysa, pandas kullanabilir ve onunla gerçekten bazı düzgün şeyler yapabiliriz.
Bir göz atalım.
Şimdi, Anaconda ile Jupyter'i açarak bizim için şanslıyız, Anaconda Navigator'ı hatırlıyor musunuz?
Aslında pandas gibi kütüphanelere otomatik olarak erişebiliyoruz.
Yani tek yapmamız gereken import pandas demek ve her seferinde pandas yazmak yerine bir stenoya sahip olmak için PD
olarak yapabiliriz.
Yani bunu yaparsam artık pandalara erişimim olacak.
Ve pandas ile CSV dosyamızı gerçekten okumak için read, underscore, see CSV yapabilirim.
CSV dosyamız futbol not defterimizle aynı klasörde olduğu için, ona sadece veri
nokta csv dizesini verebilirim, ki burada indirdiğimiz şey de bu.
Yani bunu çalıştırırsam.
Verilerimi buradan alıyorum ve şuna bakıyorum.
Bende var.
Uyruğumla ilgili güzel verilerim.
Fotoğraflara bağlantılarımız var, oyuncuların isimleri, kimlikleri, yaşları ve bir sürü başka şey var.
Pandas'ın güzel yanı, bu çıktıyı bir veri çerçevesi olarak almamız ve PANDAS'ın bu veri çerçevesini manipüle
etmemize izin vermesi, böylece onunla ilginç şeyler yapabilmemizdir.
Yani genellikle göreceğiniz şey, PD dot read csv'ye eşit bir değişken dataframe oluşturacağınızdır.
Böylece şimdi bu veri çerçevesi burada elde ettiğimiz şeydir.
Tüm bu bilgiler artık veri çerçevesi değişkenimizde ve ilginç şeyler yapabilir ve üzerinde farklı yöntemler
ve özellikler çalıştırabiliriz.
Örneğin, veri alt çizgi çerçevesi, nokta şekli yaparsam.
Ya da bana verilerim hakkında daha fazla bilgi verin.
Bu durumda bir tuple nesnesinin çağrılabilir olmadığını göreceksiniz.
Jupyter not defterimde güzel hatalar alıyorum ve bunun nedeni shape'in aslında bir yöntem değil, DataFrame üzerinde
bir özellik olmasıdır.
Bunu tekrar çalıştırırsam, şuna bakın.
Verilerimin şekli bu.
89 sütunum ve bir sürü satırım var.
Artık farklı şeyler de yapabiliyorum.
Jüpiter'in en güzel yanı, giriş ve çıkışı burada bırakabilmem ve farklı bir hücre
bloğu yaparsam bu bilgilere sahip olmaya devam etmemdir.
Yine de ithal pandaların hızına sahip olacaktır.
Yani şimdi veri yaparsam.
Çerçeve.
Nokta.
Hadi yapalım.
Tarif et.
Bunu çalıştırabilirim.
Ve yine, elimdeki verileri gösteriyor veya açıklıyor.
Tarifle birlikte sayımı alıyoruz.
Örneğin, biriken toplam yaş, ortalama yaşı, yani oyuncunun ortalama yaşını elde ederiz.
Yani 25 ve belki de en yaşlı oyuncunun 45, en yüksek forma numarasının 99 olması gibi ilginç şeyler de elde
ediyoruz.
Ve tüm bu farklı veri türleri.
Son olarak, veri çerçevesi nokta değerleri gibi bir şey yaparsam ve bunu çalıştırırsam.
Verilerimin tüm değerlerini alıyorum ve burada içinde farklı oyuncular olan bir dizi olduğunu görüyorsunuz.
Ne dediğimi hatırlayın.
Numpy gibi kütüphaneler Python'da diziler ve listelerle çalışır ve onları manipüle etmemize yardımcı olur mu?
Gördüğünüz gibi, veri çerçevemiz bir dizi olarak saklanıyor.
Her birinden.
Potansiyel olarak manipüle edebileceğimiz bireysel oyuncu.
Ve burada yaptığımız şey basitçe verileri içe aktarmaktır.
Böylece makine öğrenimi adımlarımızın ilk adımı olan verileri içe aktarmayı öğrendik.
Verileri bulduk ve verilerimizi bir veri çerçevesine almak için PANDAS'ı kullandık.
Şimdi pandalarla yapabileceğiniz birçok farklı şey var.
Ve bu videodan sonra bu kaynağa bağlantı vereceğim, böylece ne tür şeyler yapabileceğimizi
görmek için veri çerçevelerinizde farklı yöntemler ve özellikler deneyebilirsiniz.
Bu yüzden bu alıştırmayı yapmanızı ve farklı şeyler denemenizi istiyorum, örneğin burada filtreleme yaparken.
Veri çerçevemizi filtrelemeyi deneyebilir ve öğrenebiliriz.
Tekrar, bunu kopyalayıp yapıştırırsam, bunu sahip olduğumuz değişkenle değiştirin.
Yani DataFrame.
Ve sonra filtrelemek istiyoruz.
Diyelim ki verilerimizin şekline bakalım veya ne tür verilere sahip olduğumuzu görelim.
Ne var biliyor musun?
H'ye göre filtreleyelim.
Bu yüzden veri çerçevesi diyeceğim.
Yaşa göre gideceğiz.
Yaşın 40'tan büyük olacağını söyleyeceğim.
Eğer bunu çalıştırırsam.
Bir de burada yaş büyük harfle yazılmalı, yani burada bir anahtarım var.
Eğer bunu tekrar çalıştırırsam.
İşte oldu.
En azından kafayı yakaladım, bu da 40 yaş üstü oyuncuların sadece ilk birkaçı anlamına geliyor.
Ve bunu sadece PANDAS belgelerinin bazılarına bakarak ve filtreleme hakkında bilgi edinerek yapabildim.
Bu yüzden bunu keşfetmenizi istiyorum.
Çok uzun değil ve pandalara aşina olmanız için farklı veri işleme tekniklerini deneyin.
Tekrar ediyorum, bunu sık sık ezberlemenize gerek yok.
Genellikle sadece belgelere bakar ve ihtiyacınız olan verileri alırsınız.
Bir sonraki videoda, bu veri setiyle ilginç bir sorunu çözmeye çalışacağız.
Bir sonrakinde görüşürüz.
Güle güle.