Cuối cùng đã đến lúc bắt đầu viết mã.
Và trong bài tập này, chúng ta sẽ khám phá một số dữ liệu mà chúng ta sẽ lấy từ Kaggle.
Đã đến lúc viết mã, vì vậy hãy mở sổ ghi chép Jupyter của bạn.
Bây giờ, trong trường hợp của tôi, tôi đã có một số tệp ở đây, nhưng thường nó sẽ chỉ là bất kỳ tệp nào bạn có trên màn
hình của mình.
Nó không thực sự quan trọng vì chúng tôi sẽ tạo một tệp mới ở đây và đảm bảo rằng sổ
ghi chép sẽ sử dụng Python ba.
Vì vậy, một khi bạn tạo sổ tay đó, hãy đặt tiêu đề là Bất cứ điều gì Bạn muốn.
Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sẽ khám phá một số bộ dữ liệu bóng đá của FIFA.
Vì vậy, chúng ta hãy chỉ gọi nó là bóng đá.
Bây giờ, để chúng ta tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy, chúng ta nhớ các bước của chúng ta, phải không?
Chúng tôi phải nhập dữ liệu.
Vì vậy, chúng tôi lấy dữ liệu từ những gì chúng tôi xuất lần trước, đó là Kaggle.
Nếu bạn chưa đăng ký, hãy chắc chắn rằng bạn làm điều đó.
Nếu không, chỉ cần đăng nhập và sau khi bạn được chỉ định kết thúc, chỉ cần chuyển đến tập dữ liệu.
Hãy làm cho điều này lớn hơn một chút.
Và trong tập dữ liệu một lần nữa, chúng ta có thể chọn bất cứ thứ gì chúng ta muốn.
Nhưng tôi cảm thấy muốn kiểm tra bộ dữ liệu FIFA 2019 ngay bây giờ.
Tôi thường thích xem điểm ở đây để đảm bảo rằng đó là một tập dữ liệu tốt.
Trong trường hợp này, có vẻ như tập dữ liệu người chơi hoàn chỉnh của FIFA 19 trông khá đẹp.
Chúng tôi có hai megabyte dữ liệu.
Nó đã được tải lên tám tháng trước và đó là một tệp CSV một tệp nên bạn thực sự có thể nhấp vào xem nhanh ở đây và tôi sẽ hiển
thị cho bạn một số thông tin khác mà bạn có thể cần.
Trong trường hợp của chúng tôi, đó là một tệp CSV, vì vậy điều đó thật tuyệt, nhưng chỉ cần lưu ý.
Nó là một tập hợp dữ liệu lớn.
Vì vậy, nếu chúng ta nhấp vào nó.
Chúng tôi có thể chỉ cần nhấp vào tải xuống và đợi một chút khi tập dữ liệu của bạn được tải xuống.
Bây giờ tôi muốn bạn giải nén tệp này và đặt nó trên màn hình của bạn, nơi có Máy tính xách tay Jupyter của bạn.
Vì vậy, bạn muốn nó trong cùng một thư mục với sổ ghi chép bóng đá mà bạn vừa tạo.
Hãy để tôi làm điều đó.
Vì vậy, bây giờ nếu tôi đến nhà của mình, tôi thấy rằng tôi có CSV dữ liệu, đó là tệp mà chúng tôi đã nhập từ Kaggle.
Như bạn có thể thấy ngay bây giờ, nó trông giống như một lượng lớn dữ liệu.
Chúng tôi thực sự không thể đọc nó vì nó ở định dạng CSV.
Bây giờ, nếu chúng ta quay lại sổ ghi chép bóng đá của mình, chúng ta sẽ sử dụng thư viện PANDAS để phân tích dữ liệu để xem chúng
ta thực sự nhận được gì từ Kaggle.
Bây giờ, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi đã sử dụng Kaggle để lấy dữ liệu của mình, nhưng bạn có thể tưởng tượng rằng có nhiều cách khác nhau
để thu thập dữ liệu.
Ví dụ, bạn có thể sử dụng một cái gì đó như món súp đẹp đẽ để quét các trang web để bạn có thể hiểu rõ
hơn về nó, vì vậy bạn có thể sử dụng bất kỳ loại dữ liệu nào có thể.
Tốt nhất, nếu nó ở định dạng CSV, thì chúng ta có thể sử dụng gấu trúc và thực sự làm một số việc gọn gàng với nó.
Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
Bây giờ, thật may mắn cho chúng ta khi mở Jupyter với Anaconda, bạn còn nhớ Anaconda Navigator không?
Chúng tôi thực sự có quyền truy cập tự động vào các thư viện như gấu trúc.
Vì vậy, tất cả những gì chúng ta phải làm chỉ đơn giản là nhập gấu trúc và chúng ta có thể làm với tư cách là PD để chúng ta có tốc độ viết tắt thay
vì gõ lên gấu trúc mỗi lần.
Vì vậy, nếu tôi làm điều này, bây giờ tôi có quyền truy cập vào gấu trúc.
Và với gấu trúc, tôi có thể đọc, gạch dưới, xem CSV để thực sự đọc tệp CSV của chúng tôi.
Và bởi vì tệp CSV của chúng tôi nằm trong cùng thư mục với sổ ghi chép bóng đá của chúng tôi, tôi chỉ cần
cung cấp cho nó chuỗi dữ liệu chấm csv, đó là những gì chúng tôi đã tải xuống ở đây.
Vì vậy, nếu tôi chạy cái này.
Tôi lấy dữ liệu của mình ngay tại đây và xem xét điều đó.
Tôi có.
Dữ liệu đẹp của tôi với quốc tịch.
Chúng tôi có liên kết đến các bức ảnh, chúng tôi có tên của các cầu thủ, ID, tuổi và rất nhiều thứ khác.
Bây giờ điều thú vị với gấu trúc là chúng ta nhận được kết quả đầu ra này như cái mà chúng ta gọi là khung dữ liệu và PANDAS
cho phép chúng ta thao tác với khung dữ liệu này để chúng ta có thể làm những điều thú vị với nó.
Vì vậy, thông thường những gì bạn sẽ thấy là bạn sẽ chỉ tạo một khung dữ liệu biến bằng PD dot read csv.
Vì vậy, bây giờ khung dữ liệu này là những gì chúng ta nhận được ở đây.
Tất cả thông tin này hiện nằm trong biến khung dữ liệu của chúng tôi và chúng tôi có thể làm những điều thú vị và chạy các
phương thức và thuộc tính khác nhau trên đó.
Vì vậy, ví dụ, nếu tôi làm dữ liệu khung gạch dưới, hình dấu chấm.
Hoặc cung cấp cho tôi thêm thông tin về dữ liệu của tôi.
Trong trường hợp này, bạn sẽ thấy rằng một đối tượng tuple không thể gọi được.
Tôi gặp những lỗi nhỏ trong sổ ghi chép Jupyter của mình và đó là bởi vì hình dạng thực sự không phải là một phương thức mà thay
vào đó là một thuộc tính trên DataFrame.
Vì vậy, nếu tôi chạy lại điều này, hãy nhìn vào điều đó.
Đây là hình dạng dữ liệu của tôi.
Tôi có 89 cột và tốt, rất nhiều hàng.
Bây giờ tôi cũng có thể làm những điều khác nhau.
Và đây là phần gọn gàng về Sao Mộc là tôi chỉ có thể để đầu vào và đầu ra ở đây,
và nếu tôi thực hiện một khối ô khác, tôi sẽ vẫn có thông tin này.
Nó vẫn sẽ có tốc độ nhập khẩu gấu trúc.
Vì vậy, nếu tôi làm bây giờ dữ liệu.
Khung.
Dấu chấm.
Hay lam.
Mô tả.
Tôi sẽ có thể chạy cái này.
Và một lần nữa, nó hiển thị hoặc mô tả dữ liệu mà tôi có.
Với mô tả, chúng tôi nhận được số lượng.
Vì vậy, ví dụ, độ tuổi tổng thể được tích lũy, chúng tôi nhận được tuổi trung bình, đó là tuổi trung bình của người
chơi.
Vì vậy, 25 và chúng tôi cũng nhận được những điều thú vị như có thể cầu thủ lớn tuổi nhất là 45, số áo cao
nhất là 99.
Và tất cả các loại dữ liệu khác nhau này.
Cuối cùng, nếu tôi làm điều gì đó như giá trị chấm khung dữ liệu và tôi chạy điều này.
Tôi nhận được tất cả các giá trị dữ liệu của mình và bạn thấy ở đây đó là một mảng có các người chơi khác nhau trong đó.
Vì vậy, hãy nhớ cách tôi đã nói.
Các thư viện như numpy làm việc với các mảng và danh sách trong Python và giúp chúng ta thao tác chúng?
Như bạn có thể thấy, khung dữ liệu của chúng ta được lưu trữ dưới dạng một mảng.
Của mỗi.
Người chơi cá nhân mà chúng tôi có thể thao túng.
Và những gì chúng tôi đã làm ở đây là chúng tôi đã nhập dữ liệu một cách đơn giản.
Vì vậy, chúng tôi đã học bước đầu tiên của các bước ML của chúng tôi, đó là nhập dữ liệu.
Chúng tôi đã tìm thấy dữ liệu và chúng tôi sử dụng PANDAS để lấy dữ liệu của mình vào khung dữ liệu.
Bây giờ có rất nhiều điều khác nhau mà bạn có thể làm với gấu trúc.
Và tôi muốn bạn sau video này, tôi sẽ liên kết đến tài nguyên này để bạn có thể thử các phương pháp
và thuộc tính khác nhau trên khung dữ liệu của mình để xem chúng tôi có thể làm những việc gì.
Vì vậy, tôi muốn bạn xem qua bài tập này và chỉ cần thử những thứ khác nhau, chẳng hạn như lọc
ở đây.
Chúng ta có thể thử và tìm hiểu về cách lọc khung dữ liệu của mình.
Vì vậy, một lần nữa, nếu tôi chỉ sao chép và dán nó, hãy thay đổi nó thành biến mà chúng ta có.
Vì vậy, DataFrame.
Và sau đó chúng tôi muốn lọc.
Giả sử chúng ta hãy xem hình dạng dữ liệu của chúng tôi hoặc xem loại dữ liệu chúng tôi có.
Bạn biết gì?
Hãy lọc theo H.
Vì vậy, tôi sẽ nói khung dữ liệu.
Chúng ta sẽ đi theo độ tuổi.
Và tôi sẽ nói rằng tuổi sẽ già hơn chúng ta hãy làm như 40.
Nếu tôi chạy cái này.
Ồ, và tuổi nên được viết hoa ở đây, vì vậy tôi có một chìa khóa ở đây.
Nếu tôi chạy lại điều này.
Chúng ta bắt đầu.
Tôi ít nhất tôi đã nắm được đầu, có nghĩa là chỉ là một vài người đầu tiên gồm các cầu thủ trên 40
tuổi.
Và tôi đã có thể làm điều đó chỉ bằng cách xem một số tài liệu PANDAS và tìm hiểu về cách lọc.
Vì vậy, tôi muốn bạn khám phá điều này.
Không quá dài và hãy thử các kỹ thuật thao tác dữ liệu khác nhau để bạn làm quen với gấu trúc.
Một lần nữa, bạn không cần phải ghi nhớ điều này thường xuyên.
Bạn thường sẽ chỉ xem tài liệu và lấy dữ liệu mà bạn cần.
Trong video tiếp theo, chúng tôi sẽ thử và giải quyết một vấn đề thú vị với tập dữ liệu này.
Hẹn gặp lại các bạn trong phần tiếp theo.
Tạm biệt.