Excel para Python: um curso de quebra de ciência de dados

1. Intro02 1: Você faz ciência de dados com o Excel e depois com o Python? E bem-vindo a um curso intensivo da Skillshare, onde você aprenderá os fundamentos do Python para ciência de dados. Tenho mais de 15 anos de experiência em ciência da computação e ciência de dados com especialização em Python. Eu trabalho como desenvolvedora de software líder e também elogiei, orientei e treinei centenas de estudantes e programas. Então, por que fazer a aula? Você quer aprender a nota Python? Este é o curso para você. Você faz coisas semelhantes no Excel, como você pode ver na tela. Você quer melhorar sua ciência de dados e até mesmo suas habilidades em Excel em Python é um caminho a percorrer. O que você vai fazer? Você aprenderá os fundamentos do Python e seu projeto prático de ciência de dados. O que você precisa? Bem, esta é uma aula para iniciantes, então assumimos que você não tem experiência em Python e não precisa instalar nenhum software sofisticado apenas em um navegador e na Internet. Abordaremos os conceitos básicos do Python como armazenar dados, variáveis , funções, e também faremos algumas estatísticas como encontrar a média e o desvio padrão. Principalmente. Também mostraremos como ler um conjunto de dados como um arquivo CSV e fazer algumas plotagens conforme mostrado na tela. Agora, este aqui, eu vou ser útil se você tiver algum projeto prático com o seu alicate. E então eu criei um projeto usando dados do Excel que você precisa processar com Python. Isso avaliará tudo o que você precisa saber. O que você precisa. Novamente, apenas um navegável na Internet, como mostrado na tela. Você fará toda a sua codificação em um navegador. E eu vou te mostrar passo a passo, o que você não deve fazer de forma inexplicável o que é necessário para começar? Vamos começar. 2. Proj3: Tudo bem, então você estará fazendo um projeto simples de ciência de dados para testar qualquer evento neste curso intensivo. Então, vamos dar uma olhada no que você precisa fazer. Então, a melhor maneira de aprender é fazer, tudo bem. Portanto, este é um projeto de ciência de dados e é relevante para as tarefas do dia-a-dia que você faria. Por exemplo, no Excel, forneci dados do Excel que você precisa processar agora em Python. O melhor é que você também pode usar sua própria dívida, se quiser. Antes de entrarmos. Vamos primeiro dar uma olhada no que você precisa fazer. Portanto, há um PDF de dados fictícios e a pasta de recursos e um arquivo CSV de dados de tomate que você pode usar para seus próprios dados ou pode usar em dados. E seu projeto é pegar um conjunto de dados do Excel e processar os dados em Python. Você usará todas as habilidades que aprendeu neste curso, tem um desafio extra. Tente fazer isso da mesma forma. Agora, quais são os resultados gerais? Em primeiro lugar, você lê os dados e viu colunas do CSV de dados em listas. Então, apenas para calcular a população mínima e máxima na lista e contagem da população. Você também precisa calcular a população média e o desvio repentino, por exemplo, e armazenar esses valores como variáveis. Por fim, queríamos criar um lote de uma cidade em listas populacionais e adicionar vários recursos de plotagem também. Por exemplo, é semelhante ao que você verá na tela. Certo? Vamos começar. 3. Lição01: Vamos agora começar com a primeira lição em que compararemos o Excel com o Python. Então, quando você quiser comparar o Excel com o Python, queremos ver como as ferramentas diferem e observar as semelhanças e diferenças. Portanto, ambos são usados no campo da ciência de dados, processamento de dados, estatística, análise e muito mais, sabe permitido armazenar grandes quantidades de dados versus os dados e traçar o resultado. Ambos são muito fáceis de usar e obviamente muito populares. Agora vamos ver as diferenças. Oi thing é baseado em código, enquanto o XOR é uma ferramenta de interface de software. No entanto, você pode executar código no Excel, como usar o VBA, acho que pode lidar com grandes quantidades de dados melhor do que Excel e é mais eficiente ao processar os dados. Eu acho que é grátis, enquanto o formato Excel, o que quer que você faça, é grátis. Alternativas, eu acho que é amplamente utilizado em várias aplicações além do escopo desse excelente conhecimento da lata. E XL é simplesmente usar tipos de eventos elevados de manipulação de dados, automação, escalabilidade, Python, alto desempenho, Excel. Este é o fim da lição um. 4. Lição02: Para a segunda lição, vamos dar uma olhada um pouco sobre conselhos sobre empréstimos e como fazer uso deste curso na Escócia. Então, vou te dar algumas dicas sobre aprendizado, certo? Portanto, a melhor maneira de aprender uma linguagem de programação é programando. melhor maneira de aprender é fazer as coisas certas? Tende a fazer coisas com programação. Você tem que codificar. Então, enquanto você está passando por essas lições, é melhor pausar as lições, copiar o código que eu fiz e tentar resolver no navegador, como eu vou mostrar, processo passo a passo. Não se preocupe muito com os detalhes técnicos. Apenas certifique-se de entender como isso funciona. Os detalhes virão à medida que o tempo avança e ganharão mais experiência com codificação. Lembre-se, o Google é seu amigo. Se você pesquisar no Google, descubra o que talvez funções repentinas de recursos signifiquem Python. É muito útil. Também importante quando você está aprendendo e tentando se beneficiar da maior parte deste curso, tente mantê-lo relevante. Tentei ter em mente algum projeto que você queira fazer ou algo que você queira praticar. E sempre continue tentando. Essa é a melhor maneira de fazer isso. E sempre a melhor maneira de ter em mente que todos vocês aprendem e ganham experiência também. Obrigada. Esse é o final da lição dois. 5. Lição03: Então, vamos para a lição três. Discutiremos o ambiente de codificação que será usado. Portanto, há muitas maneiras de executar o Python, ou seja, navegadores, editores de texto e IDEs. Você pode escolher qualquer opção com a qual se sinta confortável. No entanto, para o propósito deste curso intensivo e para iniciantes em Python, continuaremos usando navegadores. Portanto, a maneira mais fácil de começar a o Python é usar um navegador. E existem centenas de sites que permitiram usar Python no seu navegador. E usaremos o link a seguir, que mostrei aqui é acionado no IO. Três. Você também pode usar editores de texto. Por exemplo, você pode usar qualquer editor de texto e digitar código nele, anexar os arquivos ponto PY e executá-lo em seu ambiente Python. Alguns populares são sublime, Atom, Notepad Plus, Plus Emacs e muitos mais. Lembre-se de que você precisará ter instalado o ambiente Python em seu sistema operacional. Ides. Portanto, IDE ou ambiente de desenvolvimento integrado é necessário para quase todas as linguagens de programação. Isso envolve a instalação do Python no seu computador. Eu tenho executado o código e o console ou ele obteve um software como o PyCharm VS Code spider? Eu não sei mais. Então, o ambiente de codificação , novamente, que usaremos está em um navegador. E se você clicar neste link, você verá a seguinte página pop-up. Você pode usar a maioria dos navegadores. No entanto, eu recomendo o Chrome. Se você clicar no link, verá o seguinte. Usando o Chrome no Windows 10, você também o verá no navegador. Então, a primeira coisa que vamos fazer é digitar o seguinte código no arquivo principal do script pi, como você pode ver abaixo. Então você verá que há um homem de pi caindo aqui e apenas digitando, imprimindo colchetes abertos, aspas duplas, obtendo sal em Python. Então, isso é tudo que eu queria fazer por enquanto. No seu navegador, você deve ter isso ao digitar. Discutiremos diferentes códigos de cores. Mas, por enquanto, apenas certifique-se de digitar isso. próximo passo é clicar nesse menu suspenso e clicar em Executar. E então você deve ver no seu lado direito, na saída desta declaração impressa, que vai ser a mesma coisa que você tinha. Então, novamente, você viu isso em Python, você quer imprimir isso no console. Isso é o que você chama de saída do console do seu código. E você verá como começar no Python. E este é o seu primeiro script que você escreveu em Python. Então também, só para lembrá-lo, você verá a tela à direita mostrando os textos que estavam dentro dos colchetes, certo? Então, isso é novamente os carrapatos que você verá entre parênteses. E quando você primeiro código é executado Python, que está escrito no script. Discutiremos a diferença entre o script bitumens e a execução coisas no console um pouco mais tarde. Então agora o que você vai fazer é remover o que estava multiplicado por aquela declaração impressa. E você vai clicar na seta suspensa e clicar em Console. Você verá agora a tela na inicialização direita com três setas, direita, 33 setas aqui, que representam seu console Python. Podemos fazer cálculos rápidos. O lado esquerdo é onde você faz maior parte do seu Python codificando o script, e você também pode executá-lo. Por exemplo, podemos fazer cálculos rápidos em seu console aqui. Mas a maior parte do trabalho será feita em um roteiro no lado esquerdo. Então, por exemplo, se você quiser digitar um mais um no seu console, você poderá desmarcar a ferramenta. Portanto, funciona de forma muito semelhante a uma calculadora básica. É isso aí. Esse é o seu coração para operar seu console em Python. Mas, novamente, usaremos o script, escrevendo meus scripts Python neste curso. Então, vamos fazer um exemplo prático do que acabamos de aprender. Então, novamente, vamos imprimir o estado e você quer, que é começar com o Python. Em Python. Então, se você cometer um erro, retroceda, e então essa é a afirmação. Depois de irmos para o menu suspenso, clique em Executar, então devemos obter uma saída no lado direito, que está ficando repentino em Python. E então, como seu primeiro script que você escreveu, ele não pode excluí-lo e ir para o botão do console. E então podemos dizer, por exemplo, um mais um. E obtemos a resposta de dois. E é isso aí. É assim que você pode executar um arquivo de script e executar o código no console. Obrigado, esse é o fim da lição. 6. Lição04: Tudo bem, agora estamos na próxima lição e no exemplo do Excel, podemos usar um conjunto de dados fictício, informações do modelo do carro. Então, vamos primeiro, algumas tarefas comuns Excel em um conjunto de dados para ver para onde estamos indo. Dê uma olhada nos dados abaixo. Temos alguns dados que têm quatro colunas de informações em quadrinhos. Agora, talvez queiramos fazer algumas coisas com os dados. Por exemplo, algumas estatísticas na coluna D ou na coluna de preço, onde queremos encontrar o mínimo, o mínimo, a contagem máxima, a média, o desvio padrão, o código usado para se destacar. Esse deve ser um processo bastante padrão para você fazer. Como podemos ver, usando funções internas no Excel, podemos trabalhar nessas etapas. Também podemos fazer algumas tarefas comuns, como plotar, o gráfico de barras de dados, um gráfico de linhas, o que é bastante simples de fazer no Excel, se você estiver familiarizado com ele. E agora a questão é como fazer exatamente a mesma coisa em Python? Então, novamente, apenas para ter certeza de que todos estão familiarizados com o Excel, mostrarei as etapas que você precisa fazer para calcular algumas estatísticas usando esses dados. Então, vamos trabalhar em uma contagem mínima, máxima, média, desvio padrão usando as funções integradas do Excel. Isso deve ser bastante familiar se você estiver acostumado a se destacar. Assim, podemos trabalhar todos esses conjuntos e métricas diferentes para a coluna, a coluna de preço. E você verá os resultados saindo. Nós também poderíamos, por exemplo, apenas torná-lo ousado. E então também podemos traçar alguns dados. Talvez vamos pegar a coluna B e a coluna D, ir para Inserir e clicar em um gráfico de barras. Em seguida, podemos exibir alguns dos dados. Podemos fazer outro giz, talvez, talvez um gráfico de linhas. Podemos voltar ao Insert. Clique em Line shot. Também espalhe gráficos com linhas e obtenha os seguintes dados. Então, novamente, tudo isso deve ser bastante familiar para você se você usar o Excel. Obrigada. Esse é o fim da aula. 7. Lição05: Tudo bem, então agora vamos para a próxima lição, que é o básico do Python. Mas então os fundamentos do Python para você começar. Então, a primeira coisa que vamos analisar são os operadores matemáticos. Observe que, ao contrário de outros cursos de Python, não mostraremos todos os diferentes aspectos do Python. Vamos mostrar apenas o que você precisa para fazer a mesma tarefa, porque eu não fiz. Xl fala um pouco sobre o Python e como ele funciona. Para ir em frente e clicar no seu navegador, desencadeou no IO tal paixão Python três. E isso deve abrir seu navegador e você deve ver a janela que você viu antes na escuta inicial no ambiente. Então você pode fazer alguns cálculos básicos com o script Python que é praticado. Alguns exemplos com comentários e operadores matemáticos de coluna. Então, como você pode ver, eu escrevi alguns exemplos de como adicionar números. Subtraia dois números, multiplique dois números, divida, encontre o poder. Então, veremos isso na prática, mas mais tarde. Mas se você puder pausar o vídeo e praticar tocando exatamente a mesma coisa aqui, e quando você executá-lo, você deve obter o seguinte resultado. Lembre-se, um comentário é qualquer coisa que comece com um hash. código fica verde, o que significa que nada será executado. Isso é só um comentário. Ajude o que você está programando. Vamos ver isso na prática. Lembre-se de tudo o que ele começou com, o hash será um comentário. Assim, você pode digitar qualquer coisa que não seja executada como parte do seu código. É apenas para comentários para ajudar você a lembrar o que você fez no seu código. Portanto, a primeira coisa não usaria números reais. Usando a declaração de impressão, que é números antigos. Você pode executá-lo. Deixe-me obter a resposta 50, que é o que esperamos. Ou podemos subtrair os números. Também podemos multiplicar dois números. E então você também pode encontrar uma cabeça diferente para dois números. E então também podemos, muito importante, o que corta a potência de um número, por exemplo , de três, de dois, pode executar isso e então obteremos a resposta como esperamos. Então, a próxima coisa que veremos é básico do Python com variáveis. Assim como um exemplo do Excel em que armazenamos isso não é um sul repentino, como A2 e A3. Eles podem criar os mesmos nomes de variáveis e script Python e também armazenar os mesmos valores. Para inserir esses valores. Novamente, podemos ver os valores que estão armazenados dentro deles. Então, ao armazenar texto, enquanto as frases, temos que armazenar os valores colocando-os entre aspas duplas, como vales P2 e P3. Então, como você pode ver, você pode pausar o vídeo, copiar esse código e digitá-lo no arquivo main.py e executá-lo. E você deve obter o seguinte. E vamos ver um exemplo prático disso. Então, vamos analisar um conjunto de dados do Excel. Podemos chamar uma variável A1 e A2, por exemplo, para A2 é igual a um, A3 é igual a, por exemplo, armazenar variáveis. E podemos imprimir essas variáveis. E você deve obter o mesmo resultado. E então, se você executá-lo, devemos obter 12, que é armazenado nessas variáveis. Com as palavras com textos. Devemos incluir essas variáveis com aspas duplas. Eu posso ver esse exemplo agora chegando aqui. Por exemplo, B23, mercúrio e B3 estão tão ocupados me fazendo imprimir isso também. Imprima isso e você poderá ver os resultados obtidos. Tudo bem, então Python, fórmulas e funções, essa é uma parte muito importante do Python. Assim como no Excel, você também pode criar fórmulas e equações com variáveis. Por exemplo, se formos armazenar os valores para o modelo, sim, compare e veja há quanto tempo o gelo estava. Nós podemos fazer isso também. Portanto, também podemos agrupar algumas variáveis e uma declaração de ópera usando a função de impressão integrada, por exemplo. Então, abaixo, você pode pausar o vídeo e copiar esse código. O que estamos fazendo é restaurar uma variável para c1 é igual a 2001, um ano ou doce, ou por exemplo, 2022. E podemos encontrar uma fórmula simples. Está trabalhando na diferença. Podemos definir um ano menos C1, que talvez seja o modelo aqui para este carro. Como podemos colocar a diferença. E veremos que o valor é 21, então deve ser 21 anos. Depois, também podemos imprimir textos. Amostra de apenas imprimir um texto. Então Python é legal como fizemos no primeiro exemplo de escrever um script. E então, como você imprime texto com as variáveis? Ou você pode imprimir seu texto e, em seguida a vírgula no nome da variável, que seria sim, Então podemos dizer que o ano atual é entrar para que você possa pausar o vídeo, copiar isso, certifique-se de entendi. E eles também veem um exemplo prático disso. Agora, se estamos armazenando disponível para C1, então, para sim, podemos encontrar a diferença entre os dados e as variáveis c1. Então, apenas subtraindo dois inteiros, na verdade, eles podem imprimir esse valor. Então, podemos imprimir novamente se você quiser enviar uma mensagem de texto. Já fizemos isso antes no primeiro roteiro que você escreveu. Por exemplo, digamos que o padrão é legal. Então, se você quiser dizer textos impressos com variáveis, podemos fazer isso também. Então, por exemplo, o condado é e basta dizer vírgula o ano, o nome da variável agile. Execute-o. Obtemos a saída conforme esperamos. Agora, como armazenamos muitos, armazenamos, armazenamos muitos valores? Esse é um recurso bastante comum e importante que usamos um exon se você tiver colunas cheias de dados e linhas diferentes tiverem muitas linhas datadas. Então, como você faz a mesma coisa em Python? Por exemplo, na coluna C, o ano do modelo tem variáveis C1, C2, C3 e assim por diante. E o que podemos fazer é criar um modelo variável ainda instalar muitos valores. Então, um tipo de variável que você pode resolver, muitos valores. Valores é uma lista e tanto. Isso é feito da seguinte maneira. Então, o que você faz é que podemos chamá-lo de móvel ainda, igual e depois colchetes. Podemos usar, ou podemos armazenar várias variáveis. Anteriormente, não tínhamos colchetes que fomentassem valores únicos, mas com colchetes e vírgulas entre eles, podemos armazenar vários, desculpe, vários valores. Portanto, se você criar essa variável e imprimi-la, verá que obterá a saída semelhante à que temos na coluna C no Excel. Então, se virmos um exemplo prático disso, usando os dados da coluna do Excel, temos Maria pode explorar todos os valores que temos um excelente conjunto de dados. Então, se você imprimi-lo, você deve obter o seguinte. Obrigada. Esse é o fim desta lição. 8. Lição06: Tudo bem, então vamos para a próxima lição, que são seis estatísticas. Aqui, abordaremos a contagem mínima, máxima, média e desvio padrão. Então, vamos nos aprofundar um pouco mais e chegar mais perto de realizar as mesmas tarefas que você precisa com o Excel. A lição anterior com a última coisa que fizemos foi armazenar todos os valores do modelo ainda na variável list. E lembre-se dessa variável, você pode armazenar muitos valores. Agora, vamos fazer a mesma coisa com a coluna de preços. Então, assim como temos funções integradas no Excel para mínimo, máximo e contagem, temos a mesma funcionalidade em Python. Há uma diferença. Então, para cortar a contagem em Python, usamos a função abreviada de n ou length, como você pode ver abaixo. Agora, se olharmos para o código, o que fizemos foi armazenar todos os valores de preço em uma variável de lista. Você pode vê-los aqui. E então imprimimos essa lista para que eu possa ver todos os valores no lado direito. E então, para calcular o mínimo de um preço, dizemos homens, colchetes e o preço, o que funciona com um valor mínimo? Eu cortei o máximo aqui com o valor máximo armazenado em uma variável chamada max. Imprimiu isso para que possamos obter o próximo valor de preço. Mas então, para descobrir o próximo V é a função de comprimento inferior, e analisamos o preço. Então, vamos ver isso em ação. Então, primeiro vamos escrever um comentário, esse enigma sobre o que você está fazendo. Em seguida, precisamos armazenar todos os valores em uma coluna de preço. Então, todos os valores como fizemos antes, colchetes, sinalizam que o valor de todos os valores da coluna. Então, se apenas verificarmos todos os valores que você precisa, é tudo apenas copiar que realmente forma a subdigitação da planilha do Excel e uma arte armazená-la com colchetes no nome da variável chamado preço. Então, podemos simplesmente imprimir essa lista de variáveis. Nós executamos isso. Podemos ver no lado direito os valores sendo impressos. Agora, podemos usar uma função embutida para descobrir os homens do preço. Também podemos armazenar uma variável, variável para o valor máximo, colchetes máximos para preço também. Então, se você quiser talvez imprimir isso, podemos, se executarmos, podemos ver que obtemos os valores máximo e mínimo impressos no lado direito. E então, para calcular a contagem, usamos a função embutida. Dizemos vírgula, em seguida, em comprimento total para o preço e executamos. E você verá que obtemos o valor que esperamos resolver, a média e o desvio padrão. Usaremos mais funções integradas em Python. Então, para isso, precisaremos usar a função sum e a função length para trabalhar no desvio padrão. Precisamos importar uma biblioteca extra em Python. As bibliotecas são apenas maneiras adicionar funcionalidades extras ao código Python existente. E a biblioteca que usaremos chama-se num pi. Então, fizemos isso da seguinte maneira. Você vê abaixo desse código, temos nossa lista de variáveis com todos os valores. Eu fui trabalhar em média, se usarmos uma função embutida com alguns. Portanto, alguns dos valores no preço divididos pelo comprimento ou número contável de valores. E podemos facilmente calcular a média e o desvio padrão que precisamos. É assim que você importa uma biblioteca. Portanto, importe numpy como np e, em seguida, desvio padrão de Torkel diremos apenas np.array, STD, desvio padrão de déficit e o preço. E podemos imprimir, imprimir o valor. Se você quiser, talvez em torno desse valor, podemos, usando uma função interna chamada colchetes redondos, redondos, o valor que queremos arredondar. E então dois representa o número de casas decimais. Então, vamos ver isso em ação. Então eu poderia escrever média é apenas a soma de todos os valores e a lista de preços e modificar o nono ou os valores do contador. Podemos imprimir esse valor. Podemos executá-lo e obteremos o seguinte valor, que é o que esperamos. Agora, para importar a biblioteca numpy para desvio padrão, dizemos importar numpy como np. Np é uma forma abreviada para não tempo e periodicidade, a cidade contra o desvio padrão real, imprima-o. E obtemos o valor que esperamos. Agora, para calcular o valor em uma string, por exemplo, com textos, podemos fazer isso também. E ele vê em torno da função embutida é minimizar a quantidade de casas decimais. Então, todo mundo também, então diga vírgula dois. E eu acho que isso pode realmente dar um erro porque ele colocou no lugar errado, que é um bom exemplo que você vê. Colocou no lugar errado. Na verdade, deve estar ao lado de pressionar qualquer desvio. Sim, está correto. Tudo bem, então vamos falar muito sobre as funções integradas. Então, primeiro, vamos olhar para os homens. Portanto, é uma função embutida, obtém algum valor mínimo na lista. Me dê um tapa, obtém o valor máximo na lista. Valores constantes de comprimento na lista. Algumas somas organizam a média do analista. Essa é uma fórmula que acabamos de criar para obter a média. Portanto, é um cálculo de divisão para obter o valor médio. E armazená-lo em uma variável chamada média. Temos numpy como não. Escolha qualquer biblioteca Python extra que você precisa para usar a palavra-chave import everyone para importar a biblioteca NumPy. A palavra-chave as só permite que você crie um alias, um atalho ao se referir ao NumPy. Portanto, não precisamos digitar mão de obra toda vez. Estamos apenas dizendo p em vez de apenas uma maneira mais fácil de usá-lo. E quando usamos NP, temos que primeiro extrair essa biblioteca ou nomes de referências ou NP tem uma DST apenas desvio padrão central. Então Rolland é uma função embutida. Você especifica o valor, você percorreu, casas decimais. Obrigado, e é isso por esta lição. 9. Lição07: Tudo bem, então para a próxima lição, lição sete. Aqui, veremos gráficos de plotagem, especificamente gráficos de barras e gráficos de linhas, como você não pensava assim. Então, novamente, precisaremos usar outra biblioteca para realmente fazer plotagem. Então, neste caso, usaremos uma biblioteca chamada matplotlib. E você obtém os mesmos resultados que temos um Excel. Temos dois tipos do código a seguir. Então você pode pausar o vídeo aqui. Digite o pai como você vê, e veja se você obtém o mesmo resultado. Veja os resultados que você deve obter ao executar o código. E vou deixar ver isso em ação. Primeiro tipo de gráfico de futebol de cone. E isso passa passo a passo pelo código que acabamos de escrever. Tão importante que pegou o método como fizemos com o NumPy. Vamos chamá-lo de PLT, isso. Podemos usá-lo mais facilmente em todo o código. Aqui, vamos apenas obter todos os dados que você deseja plotar. Então, nesse caso, são os dados de preço. Eu guardo isso em uma variável de lista e uma variável adorável e também analisada. Basta colocá-lo em cima para que seja mais fácil ver o que você está fazendo. Tudo bem? Então agora o que você precisa fazer é também pegar a história em quadrinhos porque você foi a dois enredos diferentes, também colocá-los em uma lista. Então, agora, para fazer qualquer plotagem, temos que usar a palavra-chave PLT e acessar a barra. Ele diz uma barra de pontos. E agora inserimos as duas listas que queríamos traçar, quadrinhos e preço. E aqui podemos especificar a cor. Aqui, o tipo de pode ser azul. Trace isso de forma muito simples, obtemos um enredo muito básico do que você está esperando e, essencialmente, não mostrando a ele porque algo está faltando. O que está faltando é outra função chamada plt.show. Se eu executar isso e mostrar os gráficos básicos. Lá vamos nós. Então, há o enredo básico. Agora vamos adicionar alguns recursos. Talvez também possamos inclinar os rótulos, alterar o tamanho da fonte. Rotação do tamanho cinco da fonte, vamos girá-lo em 30 graus. Vamos também mudar alguns outros recursos do gráfico. Talvez o rótulo y, eu possa chamá-lo de algo, comentar talvez, ou como você quiser chamá-lo, e alterá-lo para alterar o tamanho da fonte. Aqui, quero dizer, podemos mostrar, isso é apenas modificar, personalizar Javier o que deveria ser. Então o rótulo era e isso é o que corretamente. Você também pode alterar o nível x. Então, isso deve ser o contrário em relação aos quadrinhos e ao preço. Mude-o mais tarde. E então o título e o título que realmente queremos, então isso é apenas personalizar o gráfico, certo? Então, é assim que se torna funcional. Não deveria ser urgente, sim, mas se ela cômico e preço. Para que possamos mudar isso. Podemos mudar isso mais tarde. Mas é assim que você basicamente modifica e traça um gráfico de barras. Então, vamos fazer uma rápida recapitulação do que aprendemos. Novamente, se você quiser importar qualquer biblioteca, temos que fazer é importar palavra-chave. Aqui queremos importar essa biblioteca chamada matplotlib pyplot, pois podemos criar um atalho para PLT quando o usamos no código. Se ela quiser que você trace o gráfico de barras, nós apenas dizemos adotar barra, barra PLT. E então as duas listas que você quer, a fidelidade de cor que especifica os rótulos do eixo x, hum, onde podemos alterar o tamanho da fonte da rotação. Plt xlabel especifica as propriedades de nível, um tamanho, cor, alguém com rótulo y e, em seguida, título. Ele nos dá a opção de, você sabe, o nome do rótulo e, em seguida, o PLT para mostrar conforme necessário para a exibição de gráficos. Então, essas são opções diferentes. Pyplot peyote, extratos de peiote, PLT xlabel, ylabel, title e POB foram mostrados. Essas são as funções integradas como parte da biblioteca matplotlib. Agora, como fazer um gráfico de linha? Então, novamente, você pode pausar, pausar o vídeo, remover o código que você tinha antes e nosso código ou digitar o que temos aqui. Portanto, é muito parecido com o que fizemos antes. Só um pouco diferente. Aqui estamos fazendo um gráfico de linha. Então, se você escrever esse código e executá-lo, você deve obter esse gráfico. Então, vamos entrar em detalhes passo a passo com cada linha de código. Portanto, este é um código anterior, então vamos, podemos remover o gráfico de barras e substituí-lo pelo subgráfico do gráfico. Vamos mudá-lo para um gráfico de linha. Aqui queremos gotejar o gráfico da linha do modelo sim. E preço. Então talvez queira mudar a cor. E ele tem uma maneira diferente de fazer isso. Seja sensato. Azul, OH, são pequenos círculos e as linhas tracejadas, certo? Portanto, é uma maneira diferente de modificar o tipo de cerâmica, obter gráficos de quarta linha, são carrapatos. Também podemos modificar isso. Você vai mudar isso em breve. Então, vamos fazer com que meu nível seja obviamente o preço que deveria ter sido antes. Então, o próximo nível deve ser, sim, há dois conjuntos que estamos traçando. E ainda precisamos adicionar mais alguns recursos. Então, o que vamos fazer agora é ganhar um título. Queremos adicionar a média para o, para a lista de conjuntos de dados de preços e também o desvio padrão. Eu me lembro de fazer isso. Importamos a biblioteca NumPy e obtemos o desvio padrão. Ter um recurso interessante é que podemos realmente colocar esses valores dentro do título. Para fazer isso, usamos um caractere especial na impressão para o título. E agora podemos usar colchetes encaracolados. E dentro do colchete, você coloca a variável real. Portanto, o Python saberá que dentro dos colchetes está uma variável que você precisa usar. Também podemos adicionar uma legenda usando plt.plot legend. E você também pode adicionar um recurso de grade Around que deve obter o seguinte. Temos os dados no título e aqui está o seu clique na linha. Então, só para recapitular, as poucas coisas novas que você fez foram a grade e o título da legenda. Crash vertical lines é a legenda da grade. Acabei de adicionar um título de legenda. Este é um novo recurso, é um caractere F com colchetes, quatro variáveis. Obrigado, e esse é o fim desta lição. 10. Lição08: Tudo bem, então para a última lição, que é um ED 3D em dados usando uma biblioteca chamada pandas. Usando, estamos usando isso para ler os dados. Tudo bem, tantas vezes ao tratar dados, digite todos os valores e eu poderia ter feito nas lições anteriores. Por exemplo, se você tiver um arquivo CSV ou um arquivo de texto, posso importá-lo facilmente para expirar e começar a trabalhar com ele imediatamente. Ele pode fazer o mesmo com o Python usando outra biblioteca chamada pandas. Assim, em nosso navegador, usando nosso ambiente de olhos, podemos fazer upload dos dados do Komodo com os quais estamos trabalhando. Aqui está o ícone para carregar um arquivo de texto ou um arquivo CSV. E esse é um arquivo CSV com o qual estamos trabalhando. Também está na pasta Projetos. Então, agora ele foi carregado para que eu possa ter em sua mente. Agora podemos importá-lo e desmarcar. Portanto, esse é um recurso muito útil dos pandas. Python é uma biblioteca chamada pandas. Podemos ler os dados e eles também os exibem quase como em um formato de tabela. Como você pode ver. Três linhas de código é tudo o que você precisa para ler no arquivo CSV e exibi-lo quase como em um formato de tabela. Então, pause o tipo de código e veja se você obtém o mesmo resultado. Também podemos obter algumas outras etapas desses dados em apenas um comando na função descrita. Então, se dissermos dados que descrevem, obtemos contagem, média, desvio padrão, mínimo, máximo e percentis para cada uma das colunas, o que é muito mais fácil do que o que você fez antes de sermos atingidos treino viril. Cada uma dessas colunas. Então, vamos ver isso em ação. Este é o arquivo CSV já carregado. Então, para clicar nesse link, também para fazer o upload desse arquivo. Então, agora podemos passar pelo código passo a passo, o que fizemos para ler o arquivo e exibir esses resultados. Essa é a primeira vez que importamos uma biblioteca chamada pandas. E esse atalho como pd. Usamos p dot read CSV. Para ler o arquivo CSV. Vou apenas colocar o nome do arquivo CSV. Agora, isso deve estar no mesmo local que seu arquivo Python. Em seguida, podemos imprimir os dados. Então você vê isso impresso quase em forma de tabela. A função head imprime apenas os cinco primeiros valores. E então, para pegar os lanches, podemos usar describe. Execute isso. Eu recebo as estatísticas para isso, o que é um recurso muito útil em vez de ter que resolver isso manualmente. Então, o que aprendemos aqui, ou novos recursos ou a biblioteca pandas, que nos permite ler os dados e fazer algumas estatísticas sobre os dados com bastante facilidade. Para fazer isso, precisávamos do período de leitura csv. Em seguida, pegue os primeiros cinco valores. Acabei de dizer que eu iria. E para obtê-lo, obtenha algumas estatísticas sobre o conjunto de dados não descritas em uma biblioteca muito útil quando analisamos dados. Ótimo, então esse é o final desta lição e o final do curso. Espero que você tenha aprendido algo e tenha gostado. 11. Fechamento: Tudo bem, então este é o encerramento para o brilho do Skillshare. Então, vamos fazer uma rápida recapitulação do que você fez. Tudo bem, então fizemos muitos aspectos sobre o que você pode fazer no Excel, então como aplicar isso em Python, certo? Então, o que inventamos é um lance econômico comum com bastante facilidade do que em Python. E espero que em Python você tenha visto que há muito mais funcionalidades e muito mais opções. E espero que você possa aplicar seu próprio código em projetos ou até mesmo pesquisas. Mais importante ainda, tentei me concentrar em apresentar as lições em termos de aprendizado. Ao fazer. Então, copie o código por si mesmo, verifique se ele funciona e tente descobrir. Eu tentei explicar. Eu sou, mas depois, o que cada coisa assiste, cada linha de código faz. Mas a melhor maneira de aprender é fazendo. E essa é uma boa maneira ajudá-lo a melhorar sua experiência em codificação em geral. Mas espero que você tenha aprendido alguma coisa. E se houver algum feedback, por favor me avise. Se você gostou e conseguiu se inscrever seus próprios projetos e pesquisas. Agora depende totalmente de você. Você experimenta a atribuição do projeto e vê como entendeu as lições. E se você puder se inscrever em seu próprio código também. Codificação tão feliz. E todo o resto.