Pythonda Örnek Veri Kümeleri Nasıl Yüklenir

Bu yazıda, Python'da örnek veri kümelerinin nasıl yükleneceğine bakacağız. Bu, en çekici konu gibi görünmeyebilir, ancak aslında oldukça önemlidir. İdeal olarak, Python'da yeni kavramlar öğrenirken üzerinde pratik yapabileceğiniz bazı veri kümeleriniz olacaktır. Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmından izleyebilirsiniz.

Kodunuzu paylaşacaksanız , yaptıklarınızı belgeleyecekseniz veya yardıma ihtiyacınız varsa , minimum düzeyde yeniden üretilebilir örnek olarak adlandırılan bir şey oluşturmak için genel olarak mevcut bir veri kümesini kullanmak gerçekten iyi bir fikirdir .

İnternette başka birinin çalıştırabileceği ve bu konuda size yardımcı olabileceği önceden paketlenmiş bir kodunuz veya komut dosyanız olacak. Bu asgari düzeyde yeniden üretilebilir örnekleri üretmezseniz , Yığın Taşması gibi yerlerde alev alırsınız ve bu, aşina değilseniz biraz şok olabilir.

Bu minimal düzeyde yeniden üretilebilir örnekleri oluşturmanın ve veri kümelerini almanın birkaç yoluna bakalım. Önceden hazırlanmış bir veri kümesini Python'a yüklemek ve bu kodu etrafta paylaşmak için kullanabileceğiniz birkaç paket vardır.

En yaygın olan üç pakete bakacağız. Boş bir Jupyter not defterini çalıştıralım ve başlayalım.

İçindekiler

• Sklearn'den Python'da Veri Kümelerini Yükleyin
• Python'da Vega Veri Kümelerinden Veri Kümelerini Yükleyin
• Seaborn'dan Python'da Veri Kümelerini Yükleyin
• Çözüm

Sklearn'den Python'da Veri Kümelerini Yükleyin

Bakacağımız ilk kişinin adı Sklearn . Anaconda kullanıyorsanız, bunu indirmeniz gerekmez. Python ile ilgili daha fazla yardıma ihtiyacınız varsa LuckyTemplates'te kaydolabileceğiniz bir

Paketler gibi şeyleri zaten bildiğinizi varsayacağım ve oradan devam edeceğim. Pandaları ve Sklearn'ü, özellikle de veri kümesi alt modülünü getireceğiz.

Bu veri setlerinden birkaçını getireceğiz. Bir makine öğrenimi veri kitaplığı olan Scikit-learn , bunlara oyuncak veri kümeleri adını verir. Bir konut fiyatları veri seti olan Boston'u yükleyeceğiz. Bunu getirdiğimizde, onu bir veri çerçevesi olarak almamız gerekiyor.

Verilerin ve sütunların Scikit-learn veri setinden geldiğini gerçekten belirtmemiz ve özellik değişkenleri ile hedef değişkenleri ayırmamız gerekiyor.

Bunu bir veri çerçevesi olarak alacağız, böylece onunla farklı şeyler yapabilir ve çalışabiliriz. Panda, bir LuckyTemplates kullanıcısı olarak bilinmesi gereken harika bir pakettir.

Python'da Vega Veri Kümelerinden Veri Kümelerini Yükleyin

Öğrenebileceğimiz bir diğer seçenek de Vega veri kümeleri paketi. Bu, Anaconda'da mevcut değil, ancak PIP aracılığıyla kurabiliriz. Bu, Vega veri setlerini kurmak ve yerel veri modülünü kurmak veya içe aktarmak için komut satırına yazacağımız şey.

Bunlardan bazılarını gerçekten alabilirsiniz, ancak bir web bağlantısına ihtiyacınız olacak. Yerel verileri içe aktarıp çalıştırarak yerel olarak yüklenenleri getireceğiz.

Gördüğünüz gibi, epeyce veri seti var. Bunların bir kısmı zaman serileri iken bir kısmı kategorik veya sürekli değişkenlere sahiptir. Bir veri çerçevesinde araba veri setini seçelim, böylece üzerinde head yöntemini çalıştırabiliriz.

Şimdi, kullanabileceğimiz ve paylaşabileceğimiz başka bir örnek veri setimiz var.

Seaborn'dan Python'da Veri Kümelerini Yükleyin

Seaborn, Anaconda dağıtımında bulunan başka bir pakettir. Varsayılan olarak, Seaborn en çok veri görselleştirmesiyle tanınır, ancak kullanabileceğiniz bazı harika örnek veri kümelerine de sahiptir. Veri kümelerini almak için yazacağımız şey bu.

Gördüğünüz gibi, burada epeyce veri seti var. Devam edip penguenler veri setini kullanacağız ve ilk birkaç satırı tekrar alacağız.

Sonuç, üzerinde çalışmamız için başka bir veri kümesidir.

Buradaki fikir, sadece pratik yapmak için veri kümelerine sahip olmak değildir. Bazı eksik değerler görüyorsak, veri kümelerini bırakmakta zorlanıyorsak, kategorik değişkeni doldurmak istiyorsak veya bazı hassas verileri vermeden diğer insanlara bir örnek gösteriyorsak, gerçekten çok kolay olan bu herkesin erişebileceği veri kümelerinden birini kullanabilirsiniz. insanların kullanması ve paylaşması için. Minimal olarak yeniden üretilebilir bir örnek fikri budur.

Tarih Tabloları Oluşturmak İçin Python Betikli LuckyTemplates Power
BI'da Python: LuckyTemplates Kullanıcıları İçin Python I Kurulumu ve Kurulumu
– LuckyTemplates Eğitim Platformunda Yeni Kurs

Çözüm

Özetlemek gerekirse, örnek veri kümelerini aramak için üç yer vardır. Scikit-learn, bir makine öğrenimi paketidir. Dönüştürmek biraz daha zor, ancak makine öğrenimi ile ilgili şeyler yapıyorsanız, gidilecek yer burasıdır. Vega veri kümeleri , özellikle web'den veri kümeleri almak için yöntemi kullanırsanız, oldukça iyi sayıda veri kümesine sahiptir, ancak yüklenmesi nispeten daha zordur, bu nedenle, Anaconda ile önceden yüklenmiş olarak kullanmak yerine PIP kullanmanız gerekir. Seaborn, veri çerçevesini yüklediği ve örnek veri kümeleri ile tekrarlanabilir örneklerin kullanılması söz konusu olduğunda çok yönlülüğe sahip olduğu için tatlı noktadır.

Stack Overflow'ta ayrıca iyi bir minimal düzeyde yeniden üretilebilir örneğin veya MRE'nin nasıl yazılacağına dair bir eğitim vardır, bu nedenle çevrimiçi bir şey yayınlamak istiyorsanız buna bakın.

İyi veri kümelerini nereden alacağınızı bilmek ve iyi bir MRE'yi paylaşmak, bir analist olarak sahip olunması gereken gerçekten önemli bir beceridir.

Bu özel eğitimde ele alınan içeriği beğendiyseniz, lütfen LuckyTemplates TV kanalına abone olun. Benden ve çeşitli içerik oluşturuculardan sürekli olarak gelen çok miktarda içeriğimiz var - tümü LuckyTemplates ve Power Platform'u kullanma şeklinizi geliştirmeye adanmıştır.