De Excel à Python en utilisant Jupyter : 1ère partie

1. INTRODUCCIÓN: Bienvenido a la introducción a Excel a Python usando Júpiter, primera parte Mi nombre es Benminbah y he estado presentando este curso para Ahora en este curso, te estaremos introduciendo el lenguaje de programación Python. Asumiremos que eres nuevo en Python, pero estás familiarizado con las hojas de cálculo Exl Estaremos usando Jupiter Lab como un entorno de codificación Python, y solo tenga en cuenta que esta es la primera parte del curso. Hay muchos más por seguir. Te mostraremos el entorno de laboratorio de Jupiter y cómo escribir código Python Este suele ser el entorno en el que usaremos Jupiter lab en tu navegador Puedes usar esto en una máquina Windows, una máquina Mac e incluso en tu teléfono. Te mostraremos algunos de los conceptos básicos de Python, por ejemplo, impresión de Hello World y varias declaraciones impresas en un entorno de laboratorio de Júpiter También te mostramos un pequeño ejemplo de Excel con el que podemos trabajar. Aquí hay un ejemplo de eso donde tenemos algunas columnas, coche marca modelo año, precio, y vamos a mostrarte cómo usar y trazar algunos de los datos aquí. Te mostraremos cómo almacenar datos y hacer estadísticas sobre los datos también, por ejemplo, trabajando en el promedio de columnas, y también te mostraremos cómo trazar datos. Por ejemplo, el plotter de precios de autos versus CarMax. También te mostraremos cómo leer en archivos de datos como archivos CSV usando la biblioteca de Panda. Y eso es todo. Estaremos cubriendo algunas características más en el curso. Pero por ahora, comencemos. 2. Proyecto: Ahora, para el proyecto, vamos a hacer un proyecto de ciencia de datos usando Python basado en las habilidades que aprenderás en este curso. Así que se espera que descargues el archivo CSV de datos ficticio de la sección de recursos de este curso, y necesitas procesar los datos y trazar los datos también Estos son los datos que vas a usar columnas de ciudad y población que tienen varios nombres de ciudades y las diversas poblaciones que puedes usar. Ahora, se requiere que almacene tres columnas del archivo CSV en listas, a saber, ID, ciudad y población. Se requiere que obtengas el conteo mínimo, máximo de la lista de población y el promedio como en desviación también. Vas a necesitar crear una parcela de barras de la ciudad y la población, agregar etiquetas al eje X eje Y para tu parcela, agregar un título, y finalmente, guardar la trama y subirla. Ves que esto es lo que necesitas estar haciendo para el proyecto y en última instancia lo que vas a estar aprendiendo. Empecemos. 3. Lección 01: cómo empezar: Genial. Así que comencemos con el uso de Python. Entonces, para usar Python, necesitas un entorno, y el entorno que vamos a usar para hacer nuestra codificación Python se llama Jupiter Lab Así que ve a este enlace, Bh JupILT dot gia dot IO slash DemolabSlash Index El enlace también está en esta descripción. Puedes dar click en este enlace y deberías ver lo siguiente. Este es un ambiente que vas a estar usando. Nuevamente, puedes usarlo en una máquina Windows, una máquina Mac, incluso en tu teléfono, y aquí es donde comenzaremos. Lo siguiente que hay que hacer es ir a la sección de notebook y seleccionar Python Brackets Pio dt opción. Entonces deberías ver lo siguiente una celda que aparece en tu navegador, y aquí es donde vas a ser texto de entrada y finalmente código en Python. Ahora, nuestro primer ejemplo es algo bastante sencillo que aprenderás en cada lenguaje de programación, que es hola mundo. Entonces en la celda, solo escribe corchetes de impresión en códigos dobles, hola mundo, y eso es todo. Ve a tu siguiente línea, presiona Enter y di, imprime, bienvenido a Python. Estas son tus dos primeras líneas de código Python que vas a estar ingresando en esta celda Ahora para ejecutar el texto o para ejecutarlo en Python, puedes presionar un botón triangular en la barra de herramientas en la parte superior o presionar Mayús Entrar. Una vez que hagas eso, verás lo siguiente. Obtienes la salida de estas dos líneas de código, que es H world y bienvenido a Python. Bueno, entonces, si acabas de ejecutar tus dos primeras líneas de código Python, esto es excelente. Todo lo que hiciste fue usar el comando Python llamado Imprimir mostrar algo de texto en la pantalla. Usamos un comando print todo el tiempo, y es una función que es bastante útil para depurar o imprimir texto en la pantalla Después de eso, verás una nueva celda de Python realmente creada automáticamente para que ingreses tu siguiente línea de código Python. También puede ingresar una nueva celda de Python haciendo clic en el símbolo más en la barra de herramientas también. Bien hecho, si has llegado hasta aquí, pasemos a la siguiente lección. 4. Lección 02: fundamentos de Python: Genial. Pasemos a lo básico de Python. Aprendamos algunas habilidades mas básicas usando Python. Puedes usar Python como calculadora simple o incluso compleja. Vamos a ingresar lo siguiente. Uno más uno, turno enter, obtendrás dos. Cinco menos dos, Shift Enter, obtienes tres. Diez por tres, así que para la multiplicación, usamos el símbolo de estrella, obtendrás 30 Diez estrellas estrella tres, esto es para el apagón. Yo consigo el poder diez al poder tres, tú obtienes mil. 100/10 para división te da 10.0. Entonces en Python, también puedes almacenar variables y crear ASL sin forma, lo cual es muy útil Entonces, si quieres almacenar el número cinco, por ejemplo, en una variable llamada X, solo dices que X es igual a cinco. Puede imprimir ese valor diciendo los corchetes de impresión X. También puede almacenar la variable diez en Y, Y es igual a diez. Puede imprimir corchetes Y, y obtendrá el resultado. Ahora vamos a crear una fórmula. Vamos a sumar los dos números X más Y que se almacena en antes e ingresemos ese resultado en la variable z, e imprimimos Z, obtendremos 15. Así que también podemos agregar comentarios con hash para ayudarnos a entender lo que estás haciendo en el código también. Entonces esto es bastante útil. Entonces en el siguiente ejemplo, solo vamos a decir, agrega un hash al frente de una línea, y esto permitirá que los pitoneros ignoren lo que estás escribiendo Y esto te permite como usuario leer lo que intentas hacer. Así que vamos a almacenar el número 5.1 en el porcentaje codificado variable. Eso es lo que estás haciendo. Crear porcentaje de código variable es igual a 5.1, imprimirlo y obtienes 5.1. También podemos almacenar texto como letras, palabras y frases como variables también. Solo asegúrate de poner siempre el texto alrededor comillas dobles ingresando lo siguiente. Vamos a almacenar a John cerca de un nombre de acorde variable. Vamos a decir nombre es igual a comillas dobles, John, D como apellido, apellido , igual a dobles quods do, y podemos imprimir el primer nombre e imprimir el apellido como puedes ver a continuación John en la primera línea, hazlo en la siguiente línea. Ahora para poner el primer nombre y apellido uno al lado del otro, en realidad solo puedes usar el símbolo más en el comando frontal. Entonces primer nombre más apellido, obtienes a John Doe Pero ya ves, no hay espacio entre ello, así que intentemos agregar uno. Puedo hacer eso con solo decir más comillas dobles y agregar un espacio vacío más apellido y obtienes a John Doe Bien hecho para llegar tan lejos, pasemos a la siguiente lección. 5. Lección 03 Un ejemplo de Excel: Genial, comencemos Lección tres ejemplo de Excel. Digamos que tenemos un conjunto de datos de Excel como el siguiente. Contamos con marca de autos, año modelo y precios en columnas y una columna llena de identificaciones. Y esto solo nos dice el año de las diversas marcas y los diversos precios. Entonces digamos que queremos hacer algunas estadísticas básicas de la columna de precios, tal vez podamos obtener el mínimo, el máximo, el conteo, el promedio y la desviación de arena con bastante facilidad en una hoja de cálculo de Excel Ahora, también podemos hacer una parcela así de las diversas marcas y los diversos precios. Ahora bien, ¿cómo lo haces realmente en Python? Esa es la pregunta importante. Bueno, comencemos almacenando todos los datos. Cada celda se puede representar como una variable, por ejemplo, el carmx Por ejemplo, podemos decir B dos equismo es igual a mercurio, B tres es igual a misshy, B cuatro es infinito, y podemos imprimir todos esos valores para todas esas variables Sin embargo, esto es bastante tedioso para almacenar cada celda individualmente Lo que quieres es más bien tener una variable que represente solo una columna, lo cual podemos hacer usando un tipo de variable especial llamado listas usando corchetes. Así podremos almacenar todas las marcas de autos en una variable de lista. Solo asegúrate de no usar espacios en los nombres de las variables. Entonces vamos a decir auto y el cuadrado hace igual a corchetes, y puedes agregar la lista de todas las diversas Carme. Recuerda ser comillas dobles. Y luego al final, podemos imprimir cómics y obtienes los siguientes resultados. Todos los cómics se imprimen en la pantalla. Ahora ordenamos todos los CarMax, pero solo recuerda nota para no usar espacios y nombres de variables, por lo que usamos el subrayado del auto Ahora vamos a almacenar los precios. De la misma manera, estamos almacenando todos los precios en el tipo de lista de variable, precios de subrayado de autos con corchetes, como puedes ver, y luego reimprimiéndolos también Si bien hecho, estoy llegando hasta aquí, recuerda probar estos ejemplos tú mismo como los veas antes pasar a la siguiente lección, bien hecho. 6. Lección 04: estadísticas en Python: Bien, así que pasemos a la siguiente sección que es la estadística de Python. En la lección anterior, pudimos almacenar el auto max y las variables de lista de precios de autos. Ahora, consigamos las estadísticas sobre la columna de precios de autos usando los comandos integrados de Python. Python está integrado en comandos como min max y length. Para mí promedio una fórmula. I Sandi variación, utilizamos otra herramienta Python llamada NumPy Entonces aquí, por ejemplo, podemos obtener el mínimo de los precios de los autos esta variable. Entonces min, soportes abiertos, precios de autos, nos dan algún valor mínimo de esa variable de lista. Para obtener el máximo por los precios de los autos, esta variable, decimos max, abre el soporte y ponemos ahí la lista de autos para obtener los precios máximos de autos para esa lista. Para obtener el conteo de los precios de los autos, esta variable, solo usamos una función de longitud. Como podemos ver a continuación, obtenemos la cantidad de Ross diez. Para obtener la suma de los precios de los autos, esta variable, utilizamos suma los precios de los autos. Esto todos necesitamos para el promedio formalmente vamos a resolver. Para obtener el promedio de la fórmula, dividimos suma y contamos para los precios de los autos, esta variable. Aquí tenemos precios promedio iguales a suma de autos divididos por la longitud de los precios de los autos. Imprime el promedio y obtienes el promedio por debajo. Para obtener la desviación estándar, necesitamos usar una biblioteca especial llamada NumPi para ayudarnos Importar NumPi es la primera línea de código que necesitas hacer. Luego almacenas una variable o creas una variable estándar subrayado Dev, haces que sea igual a punto numpi STD o desviación de pie, y abres corchetes, precios de autos, y ahí vas precios de autos, y ahí Se puede trabajar con la desviación de arena, y se imprime, luego en la siguiente línea, se obtiene el resultado que estamos buscando. Bueno, entonces, debería haber visto los resultados que obtuvimos arriba es el mismo que obtuvimos en la hoja de cálculo de Excel Pasemos a la siguiente lección. 7. Lección 05: trazar en Python: En esta lección, nos vamos a centrar en el trazado de Python. Entonces te mostraremos cómo trazar como lo hicimos en Excel. Para trazar, necesitamos usar otra herramienta o biblioteca de Python llamada MatPlotLib Sigamos adelante y entremos lo siguiente. Vamos a importar MTTLBtpiPlot, como PRT. Nuevamente, esta es una biblioteca, lo haces una vez y puedes usar todas las funciones de trazado que necesites usar la siguiente línea, tenemos barra de puntos PRT, y eso le permite crear una gráfica de barras Entonces tenemos autos max y precios de autos. Entonces solo para destacar esto de nuevo, tenemos plt dot bar Esto crea la gráfica de barras. Después agregamos los precios de CarMax y autos. Estas son las dos listas de entrada que vamos a trazar. La siguiente línea PLT punto X etiqueta. Esto es solo una etiqueta para el eje X. Hacemos el CarMax. Entonces tenemos etiqueta PLT Y. Esto es por los precios de los autos, el eje Y. Entonces también podemos crear un título. Así que los precios de los autos versus CarMax, y quizás también podamos cambiar un tamaño de fuente así como un parámetro, a los 14 La siguiente línea es útil para usar una rotación para las etiquetas del eje X. PLT Xx Rotación es igual a 45 y el tamaño de fuente es igual a diez. Y luego para trazar, la cifra real, usamos final line plt dot show Y entonces deberías ver aparecer lo siguiente. Aquí está la trama del CarMax versus los precios de los autos. Mientras está hecho, el trazado es una característica realmente útil para mostrar sus datos, y hay muchas más formas de trazar en Python, que cubrirá en futuras lecciones Pasemos a la siguiente lección. 8. Lección 06: lectura en datos con Pandas: Lectura en datos con Pandas. Ahora, anteriormente, entramos los datos manualmente y ordenados en como una lista desarrollar. En la práctica, si tenemos miles de filas de datos, eso no es práctico. Podemos usar otra herramienta Python llamada Pandas para leer en un archivo CSV Primero, deberás descargar la tarjeta que es archivo CSV que se encuentra en la sección de recursos de este curso. Entonces tendrás que subirlo al entorno JPAB. Da clic en el botón de subir en el lado izquierdo Tobar. Aquí puedes ver el botón de subir que puedes presionar, y aquí puedes subir los archivos que necesites descargar desde la sección de recursos. Así que una vez subido, podemos usar el archivo en nuestro código. Debería verlo en su explorador de archivos en el lado izquierdo. Aquí está, lo has descargado, y el auto subrayado data dot CSV está en nuestro Explorador de archivos Lo que significa que ahora podemos usarlo en el laboratorio Jup. Lo que vamos a hacer es que vamos a leer en tarjeta los datos CSV con Pandas y mostrarlos a la pantalla Entonces lo primero que hacemos importamos pandas como PD. Esta es la línea inicial que le dice a Pandas, estamos usando esta biblioteca a través de nuestro código y nos da funciones especiales para leer en archivos CSV y otras cosas Creamos una variable de datos igual a punto PD Leer CSV. Esto solo nos permite leer un archivo CSV y nombramos el archivo real al que queremos acceder, que es car bajo Sc data dot CSV e imprimir el resultado. Y como esperas, podemos ver los resultados como hemos obtenido antes en la hoja de cálculo de Excel y en otras variables de lista que hayas obtenido Ahora puedes usar muchas funciones integradas de Pandas, puedes filtrar los datos y obtener estadísticas automáticamente Entonces si quieres también tal vez ver las cinco filas de los datos del archivo CSV, puedes usar la cabeza de punto de datos, y obtienes las primeras cinco filas de los datos. También puede obtener información de datos, que le muestra información sobre las columnas y filas también. Tan bien hecho por llegar hasta aquí, este es el final del curso. Hay mucho más que pueden hacer los Python y los Pandas. Cubriremos más sobre estas características en el próximo curso. Esperamos que aprendas algo en tu viaje de Exle a Python. Gracias. 9. Cierre: En este cierre, haremos un breve resumen de lo que cubrimos en este curso. En este curso, nos enfocamos en guiarte para que llegues de Excel a Python usando Jupiter lab Te mostramos el entorno de laboratorio de Júpiter , escribe código Python Te mostramos algunos de los conceptos básicos de Python. Luego trabajamos con un pequeño conjunto de datos de Excel, te mostramos cómo almacenar datos y hacer estadísticas sobre los datos en sí. También te mostramos cómo trazar y leer archivos CSV endeudados Python tiene mucho más de lo que planeamos cubrir. Estén atentos para el próximo curso y Excel a Python con Júpiter, segunda parte. Codificación feliz.