Power BI - Faire une requête Python Vidéo

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est d'explorer l'utilisation de Python et R pour effectuer des requêtes de données complexes dans Power BI, en mettant l'accent sur l'installation de Python, l'importation de bibliothèques nécessaires, et l'exécution de scripts pour récupérer des données à partir de sources externes.

Chapitres :

  1. Introduction à l'utilisation de Python et R dans Power BI
    Dans cette section, nous abordons les nouveaux modèles intéressants ajoutés à Power BI, permettant d'exécuter des scripts Python ou R pour effectuer des requêtes de données. Cela est particulièrement utile pour les connexions complexes aux bases de données.
  2. Installation de Python
    Pour utiliser Python dans Power BI, il est nécessaire d'installer Python sur votre ordinateur. Rendez-vous sur le site officiel de Python (python.org) pour télécharger la dernière version. L'installation se fait de manière classique, sans étapes spéciales.
  3. Installation des bibliothèques Python
    Après l'installation de Python, il est essentiel d'installer quelques bibliothèques. Ouvrez le terminal Python et exécutez les commandes suivantes : - Installer PIP pour gérer les bibliothèques. - Installer 'requests' pour effectuer des requêtes HTTP. - Installer 'pandas' pour manipuler des tableaux de données. - Installer 'matplotlib' et 'seaborn' pour la visualisation graphique. Ces bibliothèques vous permettront de traiter et d'analyser les données efficacement.
  4. Configuration de Python dans Power BI
    Une fois les bibliothèques installées, vérifiez la configuration de Python dans Power BI. Allez dans 'Fichier', puis 'Options et paramètres', et sélectionnez 'Options'. Dans la section 'Création de script Python', assurez-vous que le répertoire de base de Python est correctement configuré.
  5. Exécution d'une requête de données
    Pour récupérer des données, nous allons utiliser un exemple de données météorologiques. Accédez à un site de météo et copiez le code Python fourni pour effectuer la requête. Dans Power BI, allez dans 'Accueil', puis 'Nouvelle source', et sélectionnez 'Script Python'. Collez le code Python dans l'éditeur. - Importez la bibliothèque 'pandas' pour manipuler les données. - Utilisez 'pd.json_normalize()' pour transformer les données récupérées en tableau. Cela vous permettra de visualiser les données dans Power BI.
  6. Conclusion
    Cette vidéo démontre comment intégrer Python dans Power BI pour effectuer des requêtes de données complexes. Grâce à l'utilisation de bibliothèques Python, vous pouvez manipuler et visualiser des données de manière efficace, facilitant ainsi l'analyse des informations.

FAQ :

Qu'est-ce que Python et pourquoi l'utiliser?

Python est un langage de programmation polyvalent, connu pour sa simplicité et sa lisibilité. Il est utilisé pour le développement web, l'analyse de données, l'intelligence artificielle, et bien plus encore. Son utilisation est recommandée pour des tâches complexes de manipulation de données.

Comment installer Python sur mon ordinateur?

Pour installer Python, rendez-vous sur le site officiel python.org, téléchargez la dernière version et suivez les instructions d'installation. Assurez-vous d'ajouter Python à votre PATH lors de l'installation.

Qu'est-ce que PIP et comment l'utiliser?

PIP est un gestionnaire de paquets pour Python qui permet d'installer et de gérer des bibliothèques. Pour l'utiliser, ouvrez le terminal et tapez 'pip install nom_du_package' pour installer un package spécifique.

Comment puis-je utiliser des bibliothèques comme Pandas et Matplotlib?

Après avoir installé les bibliothèques via PIP, vous pouvez les importer dans votre script Python en utilisant 'import pandas as pd' pour Pandas et 'import matplotlib.pyplot as plt' pour Matplotlib. Cela vous permettra d'utiliser leurs fonctionnalités pour manipuler et visualiser des données.

Qu'est-ce qu'une API et comment l'utiliser dans Python?

Une API permet à différentes applications de communiquer. Pour utiliser une API dans Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque 'requests' pour envoyer des requêtes HTTP et récupérer des données, souvent au format JSON.

Quelques cas d'usages :

Analyse de données météorologiques

Utiliser Python et Pandas pour récupérer des données météorologiques via une API, les analyser et créer des visualisations avec Matplotlib ou Seaborn. Cela peut aider les météorologues à mieux comprendre les tendances climatiques.

Automatisation de rapports

Développer un script Python qui extrait des données d'une base de données, les traite avec Pandas, et génère automatiquement des rapports sous forme de graphiques. Cela peut améliorer l'efficacité des équipes de reporting.

Intégration de données de différentes sources

Utiliser Python pour combiner des données provenant de plusieurs API et fichiers CSV, en utilisant Pandas pour les manipuler et les normaliser. Cela est utile pour les analystes de données qui doivent travailler avec des ensembles de données hétérogènes.

Visualisation de données financières

Créer des visualisations de données financières en utilisant Matplotlib et Seaborn pour représenter graphiquement les performances des actions ou des tendances du marché. Cela peut aider les investisseurs à prendre des décisions éclairées.

Glossaire :

Python

Un langage de programmation interprété, largement utilisé pour le développement web, l'analyse de données, l'intelligence artificielle et plus encore. Il est apprécié pour sa simplicité et sa lisibilité.

R

Un langage de programmation et un environnement logiciel pour le calcul statistique et la création de graphiques. Il est principalement utilisé par les statisticiens et les data scientists.

PIP

Un gestionnaire de paquets pour Python qui permet d'installer et de gérer des bibliothèques et des dépendances Python.

Pandas

Une bibliothèque Python utilisée pour la manipulation et l'analyse de données, offrant des structures de données flexibles comme les DataFrames.

Matplotlib

Une bibliothèque de traçage en Python qui permet de créer des visualisations de données sous forme de graphiques.

Seaborn

Une bibliothèque de visualisation de données basée sur Matplotlib, qui fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques.

API

Interface de Programmation d'Application, un ensemble de règles et de protocoles permettant à différentes applications de communiquer entre elles.

JSON

JavaScript Object Notation, un format léger d'échange de données, facile à lire et à écrire pour les humains et les machines.

résultat(s)
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Alors, parmi les types d'appels
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de données un peu plus complexes,
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on va avoir des nouveaux modèles
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très intéressants qui ont été
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rajoutés par pouvoir courrier,
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qui est le fait de pouvoir
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exécuter du Python ou du R pour
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aller effectuer ces requêtes.
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Donc on l'a déjà en premier lieu
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sur tout ce qui est appelle d'une
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nouvelle source de données.
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Donc ici, si je vais dans les compléments.
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Il va pouvoir me proposer du coup.
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Le Python. Donc,
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ici, un script en Python et on va également
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avoir la capacité d'aller même quand
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la quand la table est déjà importée,
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d'aller exécuter des romans,
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épilations directement écrit EN Python.
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Alors pourquoi c'est intéressant ?
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Et bien parce que certains types
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de connexions à des roquettes
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vont être assez complexes,
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y aura beaucoup de romanisation à faire
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des systèmes de connexion un peu
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compliqués et donc Python est quand
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même plus à l'aise pour faire ce type
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de de de de manipulation successive.
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Et donc on va pouvoir l'utiliser justement
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pour gérer tous ces cas complexes.
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Et après pour tout ce qui est retraitement
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une fois que la table est importée.
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Effectivement,
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le Python peut aussi avoir son
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intérêt puisqu’il va avoir des
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librairies qui sont spécifiques
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à au retraitement de la donnée et
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donc pouvoir potentiellement faire
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des choses que pouvoir courir ne
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ne pourrait pas faire ou de faire de
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manière un peu plus complexe donc
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pour pouvoir exécuter ça on va déjà
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devoir installer un système permettant
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d'exécuter du piton sur votre poste.
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Informatique donc pour ça,
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on va se rendre sur.
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Le site depython.org où je vous
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invite à télécharger ici la dernière
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version de Python.
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Qu'on va télécharger ça et je vous
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invite ensuite à l'installer.
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Donc là il n’y a rien de spécial à faire.
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On va utiliser l'installation classique.
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Voilà donc l'installation a terminé,
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on va pouvoir fermer ça et ensuite on va
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avoir besoin d'installer quelques petites,
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quelques petits paquets sur ce
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qu'on vient d'installer de Python,
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donc on va aller ici.
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Lancer le terminal Python,
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donc vous allez chercher Python 3 point 9
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64 bits point exe, donc on va le lancer.
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Donc s'il y a cette page-là qui va ouvrir,
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alors n'ayez pas peur, on va,
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on ne va pas faire grand-chose,
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on va juste reprendre quelques
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petits de quelques petits,
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quelques petites, pardon.
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Ligne de code à exécuter pour
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que tout ça fonctionne.
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Que je vous mettrai évidemment à disposition,
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donc on va d'abord installer,
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importer la librairie qui est
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capable d'installer les librairies,
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donc qui est PIP ?
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On va ensuite installer un package
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qui est capable de gérer des
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requêtes à payer puisque c'est
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ce qu'on va essayer de faire ici,
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donc on va aller installer request.
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On va le laisser.
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S'installer ?
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Et ensuite, on va continuer avec.
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L'installation de la librairie
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panda qui est capable de
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gérer des tableaux de données.
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On va continuer avec l'installation,
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donc ça c'est pour un peu.
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Après comme ça on aura tout fait.
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L'installation dans code qui permet d'un
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package qui permet de qui permet le.
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L'affichage de graphique et on va
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rajouter en plus de ça une autre
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librairie de représentation graphique en
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complément de matplotlib qui est seaborn.
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Donc là on va.
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Installer tout ça ?
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Et voilà. Tout est installé,
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donc on va pouvoir fermer cet
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onglet là et maintenant ce qu'il
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va y avoir à faire, c'est aller
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vérifier dans votre configuration.
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S’il a bien réparé là
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La Config Python qui doit être exécutée.
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Alors Pour ce faire,
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il faudra aller ici dans fichier,
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options et paramètres et options.
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Se rendre dans création de script
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Python et de vérifier qu’il a
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bien réussi à aller installer et
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sélectionner du coup-là le la,
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le répertoire de base Python et donc
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nous on va bien rester sur celui-ci.
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Moi j'en ai plusieurs pour d'autres
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projets et on va cliquer sur OK
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donc tout est parfait et on a plus
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qu'à aller exécuter notre requête.
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Alors qu'est-ce qu'on va essayer de faire ?
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On va retourner sur le site de la météo ici,
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donc je vous invite à faire la même
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chose et on va essayer d'apporter
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des nouvelles données.
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Donc, ils sont ici là,
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ce sont les données d'observation
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sur une sur des villes.
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En fait tout simplement où
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là par exemple sur la ville,
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encore une fois de Rennes,
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Rennes Saint-Jacques avec la température.
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Les enfin voilà.
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Plein d'informations autour
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de la météo.
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J'ai envie de vous dire,
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peu importe et donc on va avoir du
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coup notre requête qui est déjà fait.
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Et si on remonte un petit peu,
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ils vont nous afficher la manière
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dont ça doit être requête.
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En fonction de différents
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langages donc ici par
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exemple, on va avoir.
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Alors que je ne me trompe pas.
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C'est bien ? Oui, c'est ça,
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c'est bien cette zone là que je dois prendre,
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donc on va remonter un petit peu
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et on va prendre la version Python
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3 et là il va nous indiquer en
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gros tout ce dont on a besoin.
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Donc on a plus qu'à aller sélectionner.
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Mais l'ensemble qui est ici ? Voilà.
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On va copier la cet élément
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et on va aller le mettre dans.
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Notre appel ici,
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donc on va aller ici dans fichier.
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Excusez-moi, on va aller ici
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dans accueil nouvelle source.
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On va aller faire plus,
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on va sélectionner notre python.
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Script Python, on va
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cliquer sur se connecter.
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Il va nous demander de
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placer notre code Python,
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donc là on va tout simplement.
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Le copier-coller.
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Alors là, pour les besoins du coup on va
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pas pouvoir garder leur système à eux,
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parce qu’eux là ils nous manquent juste.
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Comment en gros appeler les données.
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Nous on va plutôt essayer de créer un
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tableau à partir de tout ça et donc pour
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ça on va devoir importer une nouvelle
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librairie donc celle qu'on a installée
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qui s'appelle Panda donc à partir de
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cette base on va aller ajouter une porte.
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Panda. À Eddy, voilà donc,
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c'est un alias qu'on peut
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créer pour la librairie.
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On va ensuite supprimer les dernières lignes,
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là qu'on a ici,
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on va rester ici sur dès la version
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décodée qui va en gros contenir toutes
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les données qui nous intéressent.
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On va juste rajouter.
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Une nouvelle variable data.
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Alors je ne savais pas un cours sur
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le Python donc là je ne
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détaillé pas trop ce que je fais,
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je veux juste vous montrer comment
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ça fonctionne pour Power Query
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ça reste un cours sur Power bi.
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Donc ici on va écrire ** point gison
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normalisé qui permet justement une
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fois qu'on a récupéré du format J zone
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de pouvoir le transformer en tableau.
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Donc nord.
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Norma,
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Lise et on va lui indiquer ce
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qu'on souhaite normaliser.
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Donc c'est le tableau decoded.
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Tu es co Dead et ensuite on va lui retourner.
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La valeur data et on va tester tout ça.
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Voir ce que ça donne.
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Donc là il va se connecter au noyau python.
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Ah alors j'ai un petit problème,
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on va voir ce qui se passe.
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Alors oui, il y avait une petite coquille
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dans mon code que j'ai modifié,
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donc je vous mettrai tout ça dans un
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dans un fichier texte disponible dans
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le même dossier là que le reste des
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éléments et donc je vais aller importer
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ça ce coup-ci en cliquant sur OK.
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Donc là, il m'importe les tables.
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Donc là je vois que j'ai un objet
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data donc potentiellement je pourrais
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même définir plusieurs tableaux
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au sein de au sein de ma requête
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et une fois que ça s'est fait et
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bien je vois que les données sont
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OK donc je vais aller l'emporter.
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Voilà donc là, typiquement,
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c'est super intéressant parce que.
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J'ai pu récupérer un bout de code sur
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Internet un code Python pour ensuite
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aller l'importer dans Power, Cory,
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alors que si j'avais eu à le faire,
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donc pouvoir potentiellement,
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j'aurais beaucoup plus de questions à poser.
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Et encore une fois,
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gérer des systèmes de gestion de
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connexion qui ne sont pas forcément
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simples et donc là ici ça,
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ça a été très vite.
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Si certains parmi vous connaissent
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déjà un petit peu le Python,
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Ben vous pouvez tout à fait aller coder
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votre propre import de données de A
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à Z et du coup de voir directement.
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Le résultat ici ?

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résultat(s)
00:00:00
So, among the types of calls
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slightly more complex data,
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We're going to have new models
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very interesting that have been
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added by mail power,
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which is the fact of being able to
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run Python or R for
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go and make these requests.
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So we already have it in the first place
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on all that is called for a
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New data source.
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So here, if I go into the complements.
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He will be able to offer me suddenly.
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The Python. Therefore
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here, a script in Python and we will also
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have the ability to go even when
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when the table is already imported,
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to go and perform novels,
00:00:39
hair removal directly written in Python.
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So why is it interesting?
00:00:43
Well, because some types
00:00:45
connections to rockets
00:00:47
are going to be quite complex,
00:00:49
There will be a lot of romanization to do
00:00:52
Of the connection systems a little
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complicated and so Python is when
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even more comfortable doing this guy
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of of of successive manipulation.
00:01:01
And so we will be able to use it precisely
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to manage all these complex cases.
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And after for all that is reprocessing
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after the table is imported.
00:01:11
Actually
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Python can also have its
00:01:14
interest since it will have
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libraries that are specific
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to the reprocessing of the data and
00:01:20
So potentially be able to do
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Things that you can run doesn't
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could not do or do
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A little more complex way so
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To be able to execute this we will already
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having to install a system that allows
00:01:31
to run piton on your computer.
00:01:34
So IT for that,
00:01:36
We're going to go to.
00:01:38
The site depython.org where I tell you
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invite to download here the latest
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version of Python.
00:01:47
That we will download this and I will
00:01:49
then prompts to install it.
00:01:56
So there is nothing special to do.
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We will use the classic installation.
00:02:09
So here the installation has finished,
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We're going to be able to close that and then we're going to
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need to install a few small ones,
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a few small packages on this
00:02:18
that we have just installed Python,
00:02:20
So we're going to go here.
00:02:21
Launch the Python terminal,
00:02:22
so you will look for Python 3 point 9
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64-bit EXE point, so we'll run it.
00:02:28
So if there is this page there that will open,
00:02:30
So don't be afraid huh, we're going,
00:02:32
We're not going to do much huh,
00:02:34
We're just going to take back a few
00:02:36
small of a few little ones,
00:02:38
A few small apologies.
00:02:39
Line of code to execute for
00:02:41
that it all works.
00:02:42
That I will, of course, make available to you,
00:02:45
So we'll install first,
00:02:47
Import the autochanger that is
00:02:49
able to install libraries,
00:02:51
so who is PIP?
00:02:53
We will then install a package
00:02:55
who is able to handle
00:02:57
Requests to pay since it is
00:02:59
what we're going to try to do here,
00:03:01
So we're going to install Request.
00:03:03
We'll leave it.
00:03:05
Settle?
00:03:11
And then we'll continue with it.
00:03:13
Installing the library
00:03:15
panda that is able to
00:03:17
Manage data tables.
00:03:21
We will continue with the installation,
00:03:23
So that's for a bit.
00:03:24
After that we will have done everything.
00:03:25
Installation in code that allows a
00:03:28
Package that allows of which allows the.
00:03:32
The chart display and we will
00:03:35
add another
00:03:38
GRAPHICAL REPRESENTATION LIBRARY IN
00:03:40
Complement to Matplotlib which is Seaborn.
00:03:45
So here we go.
00:03:51
Install all this?
00:04:04
There you go. Everything is installed,
00:04:06
So we will be able to close this
00:04:07
tab there and now what it
00:04:09
will have to do, it is to go
00:04:11
Check in your configuration.
00:04:13
If he has repaired the le.
00:04:18
The Python Config that needs to be run.
00:04:22
So to do this,
00:04:23
You will have to go here in file,
00:04:25
Options and settings and options.
00:04:31
Go to scripting
00:04:34
Python and check that it has
00:04:37
well managed to go install and
00:04:40
select the la,
00:04:43
the Python home directory and therefore
00:04:45
We're going to stay on this one.
00:04:47
I have several for others
00:04:49
projects and we will click OK
00:04:51
So everything is perfect and we have more
00:04:53
than to go and execute our request.
00:04:55
So what are we going to try to do?
00:04:56
We will go back to the weather site here,
00:04:59
So I invite you to do the same
00:05:00
thing and we will try to bring
00:05:02
new data.
00:05:03
So here they are,
00:05:04
These are the observational data
00:05:07
on one on cities.
00:05:10
In fact simply where
00:05:11
there for example on the city,
00:05:12
once again from Rennes,
00:05:14
Rennes Saint-Jacques with temperature.
00:05:20
Well, here they are.
00:05:21
Full of information around,
00:05:23
of the, of the weather.
00:05:25
I want to tell you,
00:05:26
It doesn't matter and so we're going to have
00:05:28
blow our request that is already made.
00:05:31
And if we go back a little bit,
00:05:32
They will show us the way
00:05:34
of which it must be request.
00:05:36
Depending on different
00:05:38
Languages so here by
00:05:40
Example, we will have.
00:05:43
While I am not mistaken.
00:05:48
It is ok? Yes, that's it
00:05:50
It is this area that I must take,
00:05:52
So we're going to go back up a little bit
00:05:53
and we will take the Python version
00:05:55
3 and there he will indicate us in
00:05:57
Pretty much everything we need.
00:05:58
So we have more than to go selected.
00:06:00
But the whole that is here? There you go.
00:06:05
We will copy copy the this element
00:06:08
And we're going to put it in.
00:06:11
Our call here,
00:06:12
So we're going to go here in File.
00:06:14
Excuse me, we're going to go here
00:06:17
In Home New Source.
00:06:19
We're going to do more,
00:06:20
We will select our python.
00:06:29
Python script, we will
00:06:31
Click Sign In.
00:06:36
He will ask us to
00:06:37
place our Python code,
00:06:38
So here we simply go.
00:06:40
Copy paste it.
00:06:44
So there, for the needs of the blow we will
00:06:45
not being able to keep their own system huh,
00:06:47
Because we just miss them.
00:06:49
How to basically call the data.
00:06:51
We will rather try to create a
00:06:53
table from all this and therefore for
00:06:55
That we will have to import a new
00:06:57
library so the one we installed
00:06:59
which is called Panda so from
00:07:01
This base we will add a door.
00:07:05
Panda. To Eddy, there you have it,
00:07:08
It's an alias you can
00:07:09
Create for the library.
00:07:11
We will then delete the last lines,
00:07:14
where we have here,
00:07:15
We will stay here on the version
00:07:18
decoded that will basically contain all
00:07:20
the data we are interested in.
00:07:21
We'll just add.
00:07:24
A new data variable.
00:07:25
So I didn't know a course on
00:07:27
the Python huh so there I don't
00:07:29
detailed not too much what I do,
00:07:30
I just want to show you how
00:07:32
it works for Power Quéry
00:07:33
it's still a Power bi course.
00:07:35
So here we will write ** point gison
00:07:37
standardized that allows precisely a
00:07:40
times we recovered from the J zone format
00:07:44
to be able to transform it into a painting.
00:07:47
So north.
00:07:48
Norma
00:07:49
Lise and we will tell him what
00:07:51
that we want to standardize.
00:07:52
So that's the decoded array.
00:07:55
You're co Dead and then we're going to go back to him.
00:08:01
The data value and we will test all that.
00:08:04
See how it goes.
00:08:09
So there it will connect to the python kernel.
00:08:12
Oh so I have a little problem,
00:08:14
We'll see what happens.
00:08:19
So yes, there was a small shell
00:08:21
in my code that I modified,
00:08:22
So I'll put it all in one
00:08:24
in a text file available in
00:08:26
the same file there as the rest of the
00:08:29
elements and so I'm going to go import
00:08:31
this time this time by clicking OK.
00:08:38
So there, I import the tables.
00:08:43
So there I see that I have an object
00:08:45
data so potentially I could
00:08:46
even define multiple tables
00:08:47
within within my request
00:08:49
and once it's done and
00:08:51
Well I see that the data is
00:08:53
OK so I'm going to go and win.
00:08:59
So that's it, typically,
00:09:01
It's super interesting because.
00:09:03
I was able to retrieve a piece of code on
00:09:06
Internet a Python code for then
00:09:09
go import it into Power, Cory,
00:09:11
whereas if I had had to,
00:09:13
therefore potential to be able to,
00:09:14
I have many more questions.
00:09:16
And again,
00:09:17
Manage
00:09:19
connections that are not necessarily
00:09:20
simple and so here bah that,
00:09:22
It was very fast.
00:09:24
If any of you know
00:09:25
already a little bit the Python,
00:09:27
Well, you can totally go code
00:09:30
your own import of data from A
00:09:32
to Z and suddenly to see directly.
00:09:34
The result here?

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résultat(s)
00:00:00
Also, unter den Arten von Anrufen
00:00:01
etwas komplexere Daten,
00:00:04
Wir werden neue Modelle haben
00:00:05
sehr interessant, die
00:00:07
durch Mail Power hinzugefügt,
00:00:08
was die Tatsache ist, dass man in der Lage ist,
00:00:10
Führen Sie Python oder R für
00:00:13
Gehen Sie und stellen Sie diese Anfragen.
00:00:15
Wir haben es also schon in erster Linie
00:00:16
Zu allem, was für eine
00:00:18
Neue Datenquelle.
00:00:19
Also hier, wenn ich auf die Ergänzungen eingehe.
00:00:25
Er wird mich plötzlich anbieten können.
00:00:28
Die Python. Deshalb
00:00:30
hier ein Skript in Python und wir werden auch
00:00:33
haben die Fähigkeit zu gehen, auch wenn
00:00:35
wenn die Tabelle bereits importiert ist,
00:00:37
Romane aufzuführen,
00:00:39
Haarentfernung direkt in Python geschrieben.
00:00:41
Warum ist es interessant?
00:00:43
Nun, weil einige Arten
00:00:45
Verbindungen zu Raketen
00:00:47
werden ziemlich komplex sein,
00:00:49
Es wird viel Romanisierung zu tun geben
00:00:52
Von den Anschlusssystemen ein wenig
00:00:54
kompliziert und so Python ist, wenn
00:00:56
noch bequemer, diesen Kerl zu machen
00:00:58
der sukzessiven Manipulation.
00:01:01
Und so werden wir es genau nutzen können.
00:01:04
um all diese komplexen Fälle zu verwalten.
00:01:07
Und nach allem, was Wiederaufbereitung ist
00:01:09
nachdem die Tabelle importiert wurde.
00:01:11
Tatsächlich
00:01:12
Python kann auch seine
00:01:14
Zinsen, da es
00:01:16
Bibliotheken, die spezifisch sind
00:01:17
zur Wiederaufbereitung der Daten und
00:01:20
So potentiell in der Lage sein,
00:01:21
Dinge, die Sie ausführen können, nicht
00:01:23
konnte nicht tun oder tun
00:01:25
Ein etwas komplexerer Weg so
00:01:27
Um dies ausführen zu können, werden wir bereits
00:01:29
ein System installieren müssen, das
00:01:31
, um Piton auf Ihrem Computer auszuführen.
00:01:34
Also IT dafür,
00:01:36
Wir werden hingehen.
00:01:38
Die Seite depython.org, wo ich es Ihnen sage
00:01:42
laden Sie hier ein, die neuesten
00:01:45
Version von Python.
00:01:47
Dass wir das herunterladen werden und ich werde
00:01:49
und fordert Sie dann auf, es zu installieren.
00:01:56
Es gibt also nichts Besonderes zu tun.
00:01:57
Wir werden die klassische Installation verwenden.
00:02:09
Hier ist also die Installation beendet,
00:02:12
Wir werden in der Lage sein, das zu schließen, und dann werden wir
00:02:14
müssen ein paar kleine installieren,
00:02:17
ein paar kleine Pakete dazu
00:02:18
dass wir gerade Python installiert haben,
00:02:20
Also gehen wir hierher.
00:02:21
Starten Sie das Python-Terminal,
00:02:22
so suchen Sie nach Python 3 Punkt 9
00:02:26
64-Bit-EXE-Punkt, also führen wir es aus.
00:02:28
Wenn es also diese Seite gibt, die geöffnet wird,
00:02:30
Also hab keine Angst, huh, wir gehen,
00:02:32
Wir werden nicht viel tun, huh,
00:02:34
Wir werden nur ein paar zurücknehmen
00:02:36
klein von ein paar kleinen,
00:02:38
Ein paar kleine Entschuldigungen.
00:02:39
Codezeile, die ausgeführt werden soll für
00:02:41
dass alles funktioniert.
00:02:42
Das werde ich Ihnen selbstverständlich zur Verfügung stellen,
00:02:45
Also installieren wir zuerst,
00:02:47
Importieren Sie den Autochanger, der
00:02:49
in der Lage, Bibliotheken zu installieren,
00:02:51
Wer ist also PIP?
00:02:53
Wir installieren dann ein Paket
00:02:55
Wer ist in der Lage, mit
00:02:57
Zahlungsaufforderungen, da es
00:02:59
was wir hier versuchen werden,
00:03:01
Also werden wir Request installieren.
00:03:03
Wir lassen es.
00:03:05
Schlichten?
00:03:11
Und dann machen wir weiter.
00:03:13
Installieren der Bibliothek
00:03:15
Panda, der in der Lage ist,
00:03:17
Verwalten von Datentabellen.
00:03:21
Wir werden mit der Installation fortfahren,
00:03:23
Das ist also für eine Weile.
00:03:24
Danach werden wir alles getan haben.
00:03:25
Installation in Code, der eine
00:03:28
Paket, das erlaubt, von denen erlaubt.
00:03:32
Die Chartanzeige und wir werden
00:03:35
Fügen Sie eine weitere hinzu
00:03:38
BIBLIOTHEK FÜR GRAFISCHE DARSTELLUNG IN
00:03:40
Ergänzung zu Matplotlib, die Seaborn ist.
00:03:45
Also los geht's.
00:03:51
Installieren Sie all das?
00:04:04
Bitte schön. Alles ist installiert,
00:04:06
So werden wir in der Lage sein, dies zu schließen
00:04:07
Tab dort und jetzt was es ist
00:04:09
wird tun müssen, es ist zu gehen
00:04:11
Überprüfen Sie Ihre Konfiguration.
00:04:13
Wenn er die le repariert hat.
00:04:18
Die Python-Konfiguration, die ausgeführt werden muss.
00:04:22
Um dies zu tun,
00:04:23
Sie müssen hier in der Datei gehen,
00:04:25
Optionen und Einstellungen und Optionen.
00:04:31
Zur Skripterstellung
00:04:34
Python und überprüfen Sie, ob es
00:04:37
gut gelungen, zu installieren und
00:04:40
Wählen Sie die LA,
00:04:43
das Python-Home-Verzeichnis und damit
00:04:45
Wir bleiben bei diesem.
00:04:47
Ich habe mehrere für andere
00:04:49
-Projekte und wir klicken auf OK
00:04:51
So ist alles perfekt und wir haben mehr
00:04:53
als zu gehen und unsere Anfrage auszuführen.
00:04:55
Was werden wir also versuchen?
00:04:56
Wir werden hier auf die Wetterseite zurückkommen,
00:04:59
Also lade ich Sie ein, dasselbe zu tun
00:05:00
Ding und wir werden versuchen,
00:05:02
Neue Daten.
00:05:03
Hier sind sie also,
00:05:04
Dies sind die Beobachtungsdaten
00:05:07
auf einem auf Städte.
00:05:10
In der Tat einfach dort, wo
00:05:11
dort zum Beispiel auf die Stadt,
00:05:12
wieder aus Rennes,
00:05:14
Rennes Saint-Jacques mit Temperatur.
00:05:20
Nun, hier sind sie.
00:05:21
Voller Informationen rund um,
00:05:23
des Wetters.
00:05:25
Ich möchte dir sagen,
00:05:26
Es spielt keine Rolle und so werden wir
00:05:28
Blasen Sie unsere Anfrage, die bereits gemacht wurde.
00:05:31
Und wenn wir ein wenig zurückgehen,
00:05:32
Sie werden uns den Weg zeigen
00:05:34
von denen es beantragt werden muss.
00:05:36
Abhängig von unterschiedlichen
00:05:38
Sprachen so hier von
00:05:40
Beispiel, das wir haben werden.
00:05:43
Obwohl ich mich nicht irre.
00:05:48
Das ist OK? Ja, das ist es
00:05:50
Es ist dieser Bereich, den ich einnehmen muss,
00:05:52
Also werden wir wieder ein wenig nach oben gehen
00:05:53
und wir nehmen die Python-Version
00:05:55
3 und dort wird er uns in
00:05:57
So ziemlich alles, was wir brauchen.
00:05:58
Wir haben also mehr als nur auszuwählen.
00:06:00
Aber das Ganze, das hier ist? Bitte schön.
00:06:05
Wir kopieren kopieren das dieses Element
00:06:08
Und wir werden es einfügen.
00:06:11
Unser Aufruf hier,
00:06:12
Also gehen wir hier in Datei.
00:06:14
Entschuldigung, wir gehen hierher
00:06:17
In Home Neue Quelle.
00:06:19
Wir werden mehr tun,
00:06:20
Wir werden unsere Python auswählen.
00:06:29
Python-Skript, wir werden
00:06:31
Klicken Sie auf Anmelden.
00:06:36
Er wird uns bitten,
00:06:37
platzieren Sie unseren Python-Code,
00:06:38
Also los geht's.
00:06:40
Kopieren Sie es, fügen Sie es ein.
00:06:44
Also dort, für die Bedürfnisse des Schlages werden wir
00:06:45
nicht in der Lage zu sein, ihr eigenes System zu behalten, huh,
00:06:47
Weil wir sie einfach vermissen.
00:06:49
Wie man die Daten grundsätzlich aufruft.
00:06:51
Wir werden eher versuchen, eine
00:06:53
Tabelle aus all dem und daher für
00:06:55
Dass wir eine neue
00:06:57
Bibliothek, also diejenige, die wir installiert haben
00:06:59
die Panda so genannt wird von
00:07:01
Diese Basis werden wir eine Tür hinzufügen.
00:07:05
Panda. Zu Eddy, da hast du es,
00:07:08
Es ist ein Alias, den Sie können
00:07:09
Erstellen Sie für die Bibliothek.
00:07:11
Wir löschen dann die letzten Zeilen,
00:07:14
wo wir hier haben,
00:07:15
Wir bleiben hier auf der Version
00:07:18
dekodiert, die im Grunde alle enthalten
00:07:20
die Daten, an denen wir interessiert sind.
00:07:21
Wir fügen einfach hinzu.
00:07:24
Eine neue Datenvariable.
00:07:25
Ich kannte also keinen Kurs über
00:07:27
die Python huh also da ich nicht
00:07:29
detailliert nicht zu viel, was ich tue,
00:07:30
Ich möchte Ihnen nur zeigen, wie
00:07:32
es funktioniert für Power Quéry
00:07:33
Es ist immer noch ein Power Bi-Kurs.
00:07:35
Also hier schreiben wir ** Punkt gison
00:07:37
standardisiert, die genau eine
00:07:40
Zeiten, in denen wir uns vom J-Zonenformat erholt haben
00:07:44
um es in ein Gemälde verwandeln zu können.
00:07:47
Also Norden.
00:07:48
Regel
00:07:49
Lise und wir werden ihm sagen, was
00:07:51
die wir standardisieren wollen.
00:07:52
Das ist also das dekodierte Array.
00:07:55
Du bist co-tot und dann gehen wir zu ihm zurück.
00:08:01
Der Datenwert und wir werden das alles testen.
00:08:04
Sehen Sie, wie es läuft.
00:08:09
Dort wird es sich also mit dem Python-Kernel verbinden.
00:08:12
Oh, ich habe also ein kleines Problem,
00:08:14
Wir werden sehen, was passiert.
00:08:19
Also ja, es gab eine kleine Muschel
00:08:21
in meinem Code, den ich geändert habe,
00:08:22
Also packe ich alles in einem
00:08:24
in einer Textdatei, die in
00:08:26
die gleiche Datei dort wie der Rest der
00:08:29
Elemente und so werde ich importieren
00:08:31
diesmal durch Klicken auf OK.
00:08:38
Also importiere ich die Tabellen.
00:08:43
Da sehe ich also, dass ich ein Objekt habe
00:08:45
Daten, so dass ich potentiell könnte
00:08:46
sogar mehrere Tabellen definieren
00:08:47
innerhalb meiner Anfrage
00:08:49
und wenn es fertig ist und
00:08:51
Nun, ich sehe, dass die Daten
00:08:53
OK, also werde ich gehen und gewinnen.
00:08:59
Das war's also, typischerweise,
00:09:01
Es ist super interessant, weil.
00:09:03
Ich konnte ein Stück Code auf
00:09:06
Internet einen Python-Code für dann
00:09:09
Importieren Sie es in Power, Cory,
00:09:11
in der Erwägung, dass, wenn ich hätte sein müssen,
00:09:13
daher Potenzial, um in der Lage zu sein,
00:09:14
Ich habe noch viele weitere Fragen.
00:09:16
Und wieder,
00:09:17
Verwalten
00:09:19
Verbindungen, die nicht unbedingt
00:09:20
einfach und so hier bah das,
00:09:22
Es ging sehr schnell.
00:09:24
Wenn jemand von euch weiß
00:09:25
schon ein bisschen die Python,
00:09:27
Nun, Sie können total programmieren
00:09:30
Ihren eigenen Import von Daten aus A
00:09:32
zu Z und plötzlich direkt zu sehen.
00:09:34
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Entonces, entre los tipos de llamadas
00:00:01
datos ligeramente más complejos,
00:00:04
Vamos a tener nuevos modelos
00:00:05
muy interesantes que han sido
00:00:07
añadido por poder de correo,
00:00:08
que es el hecho de poder
00:00:10
ejecutar Python o R para
00:00:13
Ve y haz estas peticiones.
00:00:15
Así que ya lo tenemos en primer lugar
00:00:16
en todo lo que se requiere un
00:00:18
Nueva fuente de datos.
00:00:19
Así que aquí, si entro en los complementos.
00:00:25
Él será capaz de ofrecerme de repente.
00:00:28
La Pitón. Por lo tanto
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aquí, un script en Python y también lo haremos
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tener la capacidad de ir incluso cuando
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cuando la tabla ya está importada,
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para ir a realizar novelas,
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depilación escrita directamente en Python.
00:00:41
Entonces, ¿por qué es interesante?
00:00:43
Bueno, porque algunos tipos
00:00:45
Conexiones con cohetes
00:00:47
van a ser bastante complejos,
00:00:49
Habrá mucha romanización que hacer
00:00:52
De los sistemas de conexión un poco
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complicado y así es Python cuando
00:00:56
Aún más cómodo haciendo este tipo
00:00:58
de de manipulación sucesiva.
00:01:01
Y así podremos usarlo con precisión
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para gestionar todos estos casos complejos.
00:01:07
Y después de todo lo que es reprocesar
00:01:09
después de importar la tabla.
00:01:11
Realmente
00:01:12
Python también puede tener su
00:01:14
interés ya que tendrá
00:01:16
Bibliotecas que son específicas
00:01:17
al reprocesamiento de los datos y
00:01:20
Así que potencialmente ser capaz de hacer
00:01:21
Las cosas que puedes ejecutar no lo hacen
00:01:23
No se pudo hacer o hacer
00:01:25
Una forma un poco más compleja así que
00:01:27
Para poder ejecutar esto ya
00:01:29
tener que instalar un sistema que permita
00:01:31
para ejecutar Piton en el equipo.
00:01:34
Así que TI para eso,
00:01:36
Vamos a ir a.
00:01:38
El sitio depython.org donde te cuento
00:01:42
Invita a descargar aquí lo último
00:01:45
versión de Python.
00:01:47
Que vamos a descargar esto y yo lo haré
00:01:49
a continuación, se le pide que lo instale.
00:01:56
Así que no hay nada especial que hacer.
00:01:57
Utilizaremos la instalación clásica.
00:02:09
Así que aquí la instalación ha terminado,
00:02:12
Vamos a ser capaces de cerrar eso y luego vamos a
00:02:14
necesito instalar algunos pequeños,
00:02:17
Algunos paquetes pequeños en este
00:02:18
que acabamos de instalar Python,
00:02:20
Así que vamos a ir aquí.
00:02:21
Inicie el terminal de Python,
00:02:22
así que buscarás Python 3 punto 9
00:02:26
Punto EXE de 64 bits, así que lo ejecutaremos.
00:02:28
Entonces, si hay esta página allí que se abrirá,
00:02:30
Así que no tengas miedo eh, nos vamos,
00:02:32
No vamos a hacer mucho, eh,
00:02:34
Solo vamos a recuperar algunos
00:02:36
pequeño de unos pocos pequeños,
00:02:38
Algunas pequeñas disculpas.
00:02:39
Línea de código para ejecutar
00:02:41
que todo funciona.
00:02:42
Que, por supuesto, pondré a su disposición,
00:02:45
Así que instalaremos primero,
00:02:47
Importar el cambiador automático que es
00:02:49
capaz de instalar bibliotecas,
00:02:51
entonces, ¿quién es PIP?
00:02:53
Luego instalaremos un paquete
00:02:55
Quién es capaz de manejar
00:02:57
Solicitudes de pago ya que es
00:02:59
lo que vamos a tratar de hacer aquí,
00:03:01
Así que vamos a instalar Request.
00:03:03
Lo dejaremos.
00:03:05
¿Acomodar?
00:03:11
Y luego continuaremos con eso.
00:03:13
Instalación de la biblioteca
00:03:15
panda que es capaz de
00:03:17
Administrar tablas de datos.
00:03:21
Continuaremos con la instalación,
00:03:23
Así que eso es por un momento.
00:03:24
Después de eso habremos hecho todo.
00:03:25
Instalación en código que permite un
00:03:28
Paquete que permite de lo que permite el.
00:03:32
El gráfico se muestra y vamos a
00:03:35
Añadir otro
00:03:38
BIBLIOTECA DE REPRESENTACIÓN GRÁFICA EN
00:03:40
Complemento de Matplotlib que es Seaborn.
00:03:45
Así que aquí vamos.
00:03:51
¿Instalar todo esto?
00:04:04
Aquí tienes. Todo está instalado,
00:04:06
Así que podremos cerrar esto
00:04:07
pestaña allí y ahora lo que es
00:04:09
tendrá que hacer, es ir
00:04:11
Compruebe la configuración.
00:04:13
Si ha reparado el le.
00:04:18
La configuración de Python que debe ejecutarse.
00:04:22
Entonces, para hacer esto,
00:04:23
Tendrás que ir aquí en archivo,
00:04:25
Opciones y ajustes y opciones.
00:04:31
Ir a scripting
00:04:34
Python y comprobar que tiene
00:04:37
bien gestionado para ir a instalar y
00:04:40
Seleccione el LA,
00:04:43
el directorio de inicio de Python y, por lo tanto,
00:04:45
Vamos a quedarnos en este.
00:04:47
Tengo varios para otros
00:04:49
proyectos y haremos clic en Aceptar
00:04:51
Así que todo es perfecto y tenemos más
00:04:53
que ir y ejecutar nuestra solicitud.
00:04:55
Entonces, ¿qué vamos a tratar de hacer?
00:04:56
Volveremos al sitio del tiempo aquí,
00:04:59
Así que te invito a hacer lo mismo
00:05:00
cosa y vamos a tratar de traer
00:05:02
Nuevos datos.
00:05:03
Así que aquí están,
00:05:04
Estos son los datos observacionales
00:05:07
en uno sobre ciudades.
00:05:10
De hecho, simplemente donde
00:05:11
allí, por ejemplo, en la ciudad,
00:05:12
una vez más desde Rennes,
00:05:14
Rennes Saint-Jacques con temperatura.
00:05:20
Bueno, aquí están.
00:05:21
Lleno de información alrededor,
00:05:23
del, del clima.
00:05:25
Quiero decirte,
00:05:26
No importa y así vamos a tener
00:05:28
soplar nuestra petición que ya está hecha.
00:05:31
Y si retrocedemos un poco,
00:05:32
Ellos nos mostrarán el camino
00:05:34
de los cuales debe ser solicitado.
00:05:36
Dependiendo de diferentes
00:05:38
Idiomas así que aquí por
00:05:40
Ejemplo, tendremos.
00:05:43
Si bien no me equivoco.
00:05:48
¿Está bien? Sí, eso es todo
00:05:50
Es esta área la que debo tomar,
00:05:52
Así que vamos a volver un poco hacia arriba
00:05:53
y tomaremos la versión de Python
00:05:55
3 y allí nos indicará en
00:05:57
Casi todo lo que necesitamos.
00:05:58
Así que tenemos más que ir seleccionados.
00:06:00
¿Pero todo lo que está aquí? Aquí tienes.
00:06:05
Copiaremos copiando el este elemento
00:06:08
Y vamos a ponerlo.
00:06:11
Nuestro llamado aquí,
00:06:12
Así que vamos a ir aquí en Archivo.
00:06:14
Disculpe, vamos a ir aquí
00:06:17
En casa nueva fuente.
00:06:19
Vamos a hacer más,
00:06:20
Seleccionaremos nuestra pitón.
00:06:29
Python script, lo haremos
00:06:31
Haga clic en Iniciar sesión.
00:06:36
Él nos pedirá que
00:06:37
colocar nuestro código Python,
00:06:38
Así que aquí simplemente vamos.
00:06:40
Copia y pega.
00:06:44
Así que allí, para las necesidades del golpe vamos a
00:06:45
no poder mantener su propio sistema eh,
00:06:47
Porque simplemente los extrañamos.
00:06:49
Cómo llamar básicamente a los datos.
00:06:51
Más bien intentaremos crear un
00:06:53
tabla de todo esto y por lo tanto para
00:06:55
Que tendremos que importar un nuevo
00:06:57
biblioteca así que la que instalamos
00:06:59
que se llama Panda así que de
00:07:01
A esta base le añadiremos una puerta.
00:07:05
Panda. Para Eddy, ahí lo tienes,
00:07:08
Es un alias que puedes
00:07:09
Crear para la biblioteca.
00:07:11
Luego eliminaremos las últimas líneas,
00:07:14
donde tenemos aquí,
00:07:15
Nos quedaremos aquí en la versión
00:07:18
decodificado que básicamente contendrá todos
00:07:20
los datos que nos interesan.
00:07:21
Solo agregaremos.
00:07:24
Una nueva variable de datos.
00:07:25
Así que no conocía un curso sobre
00:07:27
el Python eh, así que ahí no lo hago
00:07:29
detalló no demasiado lo que hago,
00:07:30
Solo quiero mostrarte cómo
00:07:32
funciona para Power Query
00:07:33
sigue siendo un curso de Power bi.
00:07:35
Así que aquí vamos a escribir ** punto gison
00:07:37
estandarizado que permite precisamente un
00:07:40
veces que nos recuperamos del formato de zona J
00:07:44
para poder transformarlo en una pintura.
00:07:47
Así que al norte.
00:07:48
Norma
00:07:49
Lise y le diremos qué
00:07:51
que queremos estandarizar.
00:07:52
Así que esa es la matriz decodificada.
00:07:55
Estás co muerto y luego vamos a volver con él.
00:08:01
El valor de los datos y probaremos todo eso.
00:08:04
Vea cómo va.
00:08:09
Así que allí se conectará al kernel de python.
00:08:12
Oh, entonces tengo un pequeño problema,
00:08:14
Veremos qué pasa.
00:08:19
Así que sí, había una pequeña concha
00:08:21
en mi código que modifiqué,
00:08:22
Así que lo pondré todo en uno
00:08:24
en un archivo de texto disponible en
00:08:26
el mismo archivo que el resto de la
00:08:29
elementos y así voy a ir a importar
00:08:31
esta vez esta vez haciendo clic en Aceptar.
00:08:38
Así que allí, importo las tablas.
00:08:43
Así que ahí veo que tengo un objeto
00:08:45
datos tan potencialmente que podría
00:08:46
incluso definir varias tablas
00:08:47
dentro de mi solicitud
00:08:49
y una vez hecho y
00:08:51
Pues veo que los datos son
00:08:53
OK, así que voy a ir y ganar.
00:08:59
Así que eso es todo, típicamente,
00:09:01
Es súper interesante porque.
00:09:03
Pude recuperar un fragmento de código en
00:09:06
Internet un código Python para entonces
00:09:09
ve a importarlo a Power, Cory,
00:09:11
mientras que si hubiera tenido que hacerlo,
00:09:13
por lo tanto, potencial para poder,
00:09:14
Tengo muchas más preguntas.
00:09:16
Y de nuevo,
00:09:17
Gestionar
00:09:19
conexiones que no son necesariamente
00:09:20
simple y así que aquí bah eso,
00:09:22
Fue muy rápido.
00:09:24
Si alguno de ustedes sabe
00:09:25
ya un poco el Python,
00:09:27
Bueno, puedes ir totalmente al código
00:09:30
su propia importación de datos de A
00:09:32
a Z y de repente para ver directamente.
00:09:34
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résultat(s)
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Dus, onder de soorten oproepen
00:00:01
iets complexere gegevens,
00:00:04
We gaan nieuwe modellen hebben
00:00:05
zeer interessant die zijn geweest
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toegevoegd door mail power,
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dat is het feit dat je in staat bent om
00:00:10
python of R uitvoeren voor
00:00:13
ga en doe deze verzoeken.
00:00:15
We hebben het dus in de eerste plaats al
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over alles wat nodig is voor een
00:00:18
Nieuwe gegevensbron.
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Dus hier, als ik inga op de aanvullingen.
00:00:25
Hij zal me plotseling kunnen aanbieden.
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De Python. Daarom
00:00:30
hier, een script in Python en we zullen ook
00:00:33
hebben de mogelijkheid om te gaan, zelfs wanneer
00:00:35
wanneer de tabel al is geïmporteerd,
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om romans te gaan opvoeren,
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ontharing direct geschreven in Python.
00:00:41
Dus waarom is het interessant?
00:00:43
Nou, omdat sommige soorten
00:00:45
verbindingen met raketten
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zullen vrij complex zijn,
00:00:49
Er zal veel romanisering te doen zijn
00:00:52
Van de aansluitsystemen een beetje
00:00:54
ingewikkeld en zo python is wanneer
00:00:56
nog comfortabeler om deze man te doen
00:00:58
van van opeenvolgende manipulatie.
00:01:01
En dus zullen we het precies kunnen gebruiken
00:01:04
om al deze complexe zaken te beheren.
00:01:07
En na alles wat opwerking is
00:01:09
nadat de tabel is geïmporteerd.
00:01:11
Feitelijk
00:01:12
Python kan ook zijn
00:01:14
rente omdat het
00:01:16
bibliotheken die specifiek zijn
00:01:17
de herverwerking van de gegevens en
00:01:20
Dus potentieel in staat zijn om
00:01:21
Dingen die je kunt uitvoeren, doen dat niet
00:01:23
kon niet doen of doen
00:01:25
Een iets complexere manier dus
00:01:27
Om dit te kunnen uitvoeren zullen we al
00:01:29
het moeten installeren van een systeem dat het mogelijk maakt
00:01:31
om piton op uw computer uit te voeren.
00:01:34
Dus IT daarvoor,
00:01:36
We gaan naar.
00:01:38
De site depython.org waar ik je vertel
00:01:42
nodig uit om hier het laatste nieuws te downloaden
00:01:45
versie van Python.
00:01:47
Dat we dit zullen downloaden en ik zal
00:01:49
en vraagt vervolgens om het te installeren.
00:01:56
Er is dus niets bijzonders te doen.
00:01:57
We zullen de klassieke installatie gebruiken.
00:02:09
Dus hier is de installatie klaar,
00:02:12
We gaan dat kunnen sluiten en dan gaan we
00:02:14
moet een paar kleine installeren,
00:02:17
een paar kleine pakketjes hierover
00:02:18
dat we net Python hebben geïnstalleerd,
00:02:20
Dus we gaan hierheen.
00:02:21
Start de Python-terminal,
00:02:22
dus je gaat op zoek naar Python 3 punt 9
00:02:26
64-bits EXE-punt, dus we zullen het uitvoeren.
00:02:28
Dus als er deze pagina is die wordt geopend,
00:02:30
Dus wees niet bang he, we gaan,
00:02:32
We gaan niet veel doen he,
00:02:34
We gaan er gewoon een paar terugnemen
00:02:36
klein van een paar kleintjes,
00:02:38
Een paar kleine excuses.
00:02:39
Coderegel om uit te voeren voor
00:02:41
dat het allemaal werkt.
00:02:42
Dat zal ik u natuurlijk ter beschikking stellen,
00:02:45
Dus we zullen eerst installeren,
00:02:47
Importeer de autochanger die
00:02:49
in staat om bibliotheken te installeren,
00:02:51
dus wie is PIP?
00:02:53
Wij installeren dan een pakket
00:02:55
die in staat is om te gaan met
00:02:57
Verzoeken om te betalen omdat het
00:02:59
wat we hier gaan proberen te doen,
00:03:01
Dus we gaan Request installeren.
00:03:03
We laten het hierbij.
00:03:05
Afhandelen?
00:03:11
En dan gaan we ermee door.
00:03:13
De bibliotheek installeren
00:03:15
panda die in staat is om
00:03:17
Gegevenstabellen beheren.
00:03:21
We gaan verder met de installatie,
00:03:23
Dus dat is voor even.
00:03:24
Daarna hebben we alles gedaan.
00:03:25
Installatie in code die een
00:03:28
Pakket dat toestaat van welke toestaat de.
00:03:32
De grafiekweergave en we zullen
00:03:35
voeg een andere toe
00:03:38
GRAFISCHE WEERGAVEBIBLIOTHEEK IN
00:03:40
Aanvulling op Matplotlib, dat is Seaborn.
00:03:45
Dus daar gaan we.
00:03:51
Dit alles installeren?
00:04:04
Daar ga je. Alles is geïnstalleerd,
00:04:06
We zullen dit dus kunnen afsluiten
00:04:07
tabblad daar en nu wat het
00:04:09
zal moeten doen, het is om te gaan
00:04:11
Controleer uw configuratie.
00:04:13
Als hij de le heeft gerepareerd.
00:04:18
De Python Config die moet worden uitgevoerd.
00:04:22
Dus om dit te doen,
00:04:23
U moet hier in het bestand naartoe gaan,
00:04:25
Opties en instellingen en opties.
00:04:31
Ga naar scripting
00:04:34
Python en controleer of het
00:04:37
goed beheerd om te gaan installeren en
00:04:40
selecteer de la,
00:04:43
de Python home directory en dus
00:04:45
We blijven hier bij.
00:04:47
Ik heb er verschillende voor anderen
00:04:49
projecten en we zullen klikken OK
00:04:51
Dus alles is perfect en we hebben meer
00:04:53
dan om ons verzoek te gaan uitvoeren.
00:04:55
Dus wat gaan we proberen te doen?
00:04:56
We gaan hier terug naar de weersite,
00:04:59
Dus ik nodig je uit om hetzelfde te doen
00:05:00
ding en we zullen proberen te brengen
00:05:02
nieuwe gegevens.
00:05:03
Dus hier zijn ze,
00:05:04
Dit zijn de observationele gegevens
00:05:07
op één op steden.
00:05:10
In feite gewoon waar
00:05:11
daar bijvoorbeeld op de stad,
00:05:12
opnieuw uit Rennes,
00:05:14
Rennes Saint-Jacques met temperatuur.
00:05:20
Nou, hier zijn ze dan.
00:05:21
Vol informatie rond,
00:05:23
van de, van het weer.
00:05:25
Ik wil je vertellen,
00:05:26
Het maakt niet uit en dus gaan we
00:05:28
blaas ons verzoek dat al is gedaan.
00:05:31
En als we een beetje teruggaan,
00:05:32
Zij zullen ons de weg wijzen
00:05:34
waarvan het moet worden aangevraagd.
00:05:36
Afhankelijk van verschillende
00:05:38
Talen dus hier door
00:05:40
Voorbeeld, dat zullen we hebben.
00:05:43
Terwijl ik me niet vergis.
00:05:48
Het is OK? Ja, dat is het
00:05:50
Het is dit gebied dat ik moet nemen,
00:05:52
Dus we gaan een beetje terug naar boven
00:05:53
en we nemen de Python-versie
00:05:55
3 en daar zal hij ons aangeven in
00:05:57
Vrijwel alles wat we nodig hebben.
00:05:58
We hebben dus meer dan alleen te gaan.
00:06:00
Maar het geheel dat hier is? Daar ga je.
00:06:05
We zullen dit element kopiëren
00:06:08
En we gaan het erin stoppen.
00:06:11
Onze oproep hier,
00:06:12
Dus we gaan hierheen in Bestand.
00:06:14
Pardon, we gaan hierheen
00:06:17
In Home Nieuwe Bron.
00:06:19
We gaan meer doen,
00:06:20
We zullen onze python selecteren.
00:06:29
Python script, zullen we
00:06:31
Klik op Aanmelden.
00:06:36
Hij zal ons vragen om
00:06:37
plaats onze Python code,
00:06:38
Dus daar gaan we gewoon.
00:06:40
Kopieer het.
00:06:44
Dus daar, voor de behoeften van de klap zullen we
00:06:45
niet in staat zijn om hun eigen systeem te behouden hè,
00:06:47
Omdat we ze gewoon missen.
00:06:49
Hoe de gegevens in principe te noemen.
00:06:51
We zullen eerder proberen een
00:06:53
tabel van dit alles en dus voor
00:06:55
Dat we een nieuwe
00:06:57
bibliotheek dus degene die we hebben geïnstalleerd
00:06:59
die Zo van Panda wordt genoemd
00:07:01
Deze basis zullen we een deur toevoegen.
00:07:05
Panda. Aan Eddy, daar heb je het,
00:07:08
Het is een alias die je kunt
00:07:09
Maken voor de bibliotheek.
00:07:11
We zullen dan de laatste regels verwijderen,
00:07:14
waar we hier hebben,
00:07:15
We blijven hier op de versie
00:07:18
gedecodeerd dat in principe alle
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de gegevens waarin we geïnteresseerd zijn.
00:07:21
We voegen er gewoon aan toe.
00:07:24
Een nieuwe gegevensvariabele.
00:07:25
Ik kende dus geen cursus over
00:07:27
de Python he dus daar doe ik niet
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gedetailleerd niet te veel wat ik doe,
00:07:30
Ik wil je gewoon laten zien hoe
00:07:32
het werkt voor Power Quéry
00:07:33
het is nog steeds een Power bi cursus.
00:07:35
Dus hier zullen we schrijven ** punt gison
00:07:37
gestandaardiseerd dat precies een
00:07:40
keren dat we herstelden van het J-zoneformaat
00:07:44
om er een schilderij van te kunnen maken.
00:07:47
Dus noord.
00:07:48
Norma
00:07:49
Lise en wij zullen hem vertellen wat
00:07:51
die we willen standaardiseren.
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Dat is dus de gedecodeerde array.
00:07:55
Je bent co Dead en dan gaan we terug naar hem.
00:08:01
De datawaarde en dat gaan we allemaal testen.
00:08:04
Kijk hoe het gaat.
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Dus daar zal het verbinding maken met de python-kernel.
00:08:12
Oh dus ik heb een klein probleem,
00:08:14
We zullen zien wat er gebeurt.
00:08:19
Dus ja, er was een kleine schaal
00:08:21
in mijn code die ik heb gewijzigd,
00:08:22
Dus ik zet het allemaal in één
00:08:24
in een tekstbestand dat beschikbaar is in
00:08:26
hetzelfde bestand daar als de rest van de
00:08:29
elementen en dus ga ik importeren
00:08:31
deze keer door op OK te klikken.
00:08:38
Dus daar importeer ik de tabellen.
00:08:43
Dus daar zie ik dat ik een object heb.
00:08:45
gegevens dus potentieel dat ik kon
00:08:46
definieer zelfs meerdere tabellen
00:08:47
binnen mijn verzoek
00:08:49
en als het klaar is en
00:08:51
Nou ik zie dat de gegevens
00:08:53
OK dus ik ga winnen.
00:08:59
Dus dat is het, typisch,
00:09:01
Het is super interessant omdat.
00:09:03
Ik was in staat om een stukje code op te halen op
00:09:06
Internet een Python code voor dan
00:09:09
ga het importeren in Power, Cory,
00:09:11
terwijl als het had gemoeten,
00:09:13
dus potentieel om te kunnen,
00:09:14
Ik heb nog veel meer vragen.
00:09:16
En nogmaals,
00:09:17
Beheren
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verbindingen die niet noodzakelijkerwijs
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eenvoudig en zo hier bah dat,
00:09:22
Het ging heel snel.
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Als iemand van jullie het weet
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al een beetje de Python,
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Nou, je kunt helemaal gaan coderen
00:09:30
uw eigen import van gegevens uit A
00:09:32
naar Z en ineens om direct te zien.
00:09:34
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résultat(s)
00:00:00
Então, entre os tipos de chamadas
00:00:01
dados ligeiramente mais complexos,
00:00:04
Vamos ter novos modelos
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muito interessante que têm sido
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adicionado por mail power,
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que é o fato de ser capaz de
00:00:10
executar Python ou R para
00:00:13
vá e faça esses pedidos.
00:00:15
Então, nós já temos isso em primeiro lugar.
00:00:16
sobre tudo o que é necessário para uma
00:00:18
Nova fonte de dados.
00:00:19
Então, aqui, se eu entrar nos complementos.
00:00:25
Ele será capaz de me oferecer de repente.
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O Python. Portanto
00:00:30
aqui, um script em Python e nós também vamos
00:00:33
ter a capacidade de ir mesmo quando
00:00:35
quando o quadro já estiver importado,
00:00:37
para ir e realizar romances,
00:00:39
depilação diretamente escrita em Python.
00:00:41
Então, por que é interessante?
00:00:43
Bem, porque alguns tipos
00:00:45
conexões com foguetes
00:00:47
vão ser bastante complexos,
00:00:49
Haverá muita romanização para fazer
00:00:52
Dos sistemas de conexão um pouco
00:00:54
complicado e assim Python é quando
00:00:56
ainda mais confortável fazendo esse cara
00:00:58
de manipulação sucessiva.
00:01:01
E assim poderemos usá-lo precisamente
00:01:04
para gerenciar todos esses casos complexos.
00:01:07
E depois de tudo o que é reprocessamento
00:01:09
depois que a tabela for importada.
00:01:11
Realmente
00:01:12
Python também pode ter o seu
00:01:14
interesse, uma vez que terá
00:01:16
bibliotecas que são específicas
00:01:17
ao reprocessamento dos dados e
00:01:20
Então, potencialmente ser capaz de fazer
00:01:21
Coisas que você pode executar não
00:01:23
não pôde fazer ou fazer
00:01:25
Uma maneira um pouco mais complexa assim
00:01:27
Para poder executar isso, já vamos
00:01:29
ter que instalar um sistema que permite
00:01:31
para executar o piton no seu computador.
00:01:34
Então, TI para isso,
00:01:36
Nós vamos para.
00:01:38
O site depython.org onde eu lhe digo
00:01:42
convidar para baixar aqui o mais recente
00:01:45
versão do Python.
00:01:47
Que vamos baixar isso e eu vou
00:01:49
em seguida, solicita para instalá-lo.
00:01:56
Portanto, não há nada de especial a fazer.
00:01:57
Usaremos a instalação clássica.
00:02:09
Então, aqui a instalação terminou,
00:02:12
Nós vamos ser capazes de fechar isso e então nós vamos
00:02:14
precisa instalar alguns pequenos,
00:02:17
alguns pequenos pacotes sobre este
00:02:18
que acabamos de instalar o Python,
00:02:20
Então nós vamos aqui.
00:02:21
Inicie o terminal Python,
00:02:22
então você vai procurar por Python 3 ponto 9
00:02:26
Ponto EXE de 64 bits, por isso vamos executá-lo.
00:02:28
Então, se houver essa página lá que vai abrir,
00:02:30
Então não tenha medo hein, nós vamos,
00:02:32
Não vamos fazer muito hein,
00:02:34
Vamos apenas retomar alguns
00:02:36
pequeno de alguns pequeninos,
00:02:38
Algumas pequenas desculpas.
00:02:39
Linha de código a ser executada para
00:02:41
que tudo funciona.
00:02:42
Que eu irei, naturalmente, colocar à sua disposição,
00:02:45
Então, vamos instalar primeiro,
00:02:47
Importar o trocador automático que é
00:02:49
capaz de instalar bibliotecas,
00:02:51
então quem é o PIP?
00:02:53
Em seguida, instalaremos um pacote
00:02:55
quem é capaz de lidar com
00:02:57
Pedidos de pagamento desde que seja
00:02:59
o que vamos tentar fazer aqui,
00:03:01
Então vamos instalar o Request.
00:03:03
Vamos deixá-lo.
00:03:05
Liquidar?
00:03:11
E então continuaremos com isso.
00:03:13
Instalando a biblioteca
00:03:15
panda que é capaz de
00:03:17
Gerenciar tabelas de dados.
00:03:21
Continuaremos com a instalação,
00:03:23
Então isso é um pouco.
00:03:24
Depois disso, teremos feito tudo.
00:03:25
Instalação em código que permite um
00:03:28
Pacote que permite o que permite o.
00:03:32
A exibição do gráfico e nós vamos
00:03:35
adicionar outro
00:03:38
BIBLIOTECA DE REPRESENTAÇÃO GRÁFICA EM
00:03:40
Complemento para Matplotlib que é Seaborn.
00:03:45
Então vamos lá.
00:03:51
Instalar tudo isso?
00:04:04
Aí está. Tudo está instalado,
00:04:06
Assim, poderemos fechar este
00:04:07
aba lá e agora o que ele
00:04:09
vai ter que fazer, é ir
00:04:11
Verifique sua configuração.
00:04:13
Se ele reparou o le.
00:04:18
A configuração do Python que precisa ser executada.
00:04:22
Então, para fazer isso,
00:04:23
Você terá que ir aqui no arquivo,
00:04:25
Opções e configurações e opções.
00:04:31
Ir para scripts
00:04:34
Python e verifique se ele tem
00:04:37
bem conseguiu ir instalar e
00:04:40
selecione o la,
00:04:43
o diretório inicial do Python e, portanto,
00:04:45
Nós vamos ficar nessa.
00:04:47
Eu tenho vários para os outros
00:04:49
projetos e clicaremos em OK
00:04:51
Então tudo é perfeito e temos mais
00:04:53
do que ir e executar o nosso pedido.
00:04:55
Então, o que vamos tentar fazer?
00:04:56
Vamos voltar ao site do tempo aqui,
00:04:59
Por isso, convido-vos a fazerdes o mesmo.
00:05:00
coisa e vamos tentar trazer
00:05:02
novos dados.
00:05:03
Então aqui estão eles,
00:05:04
Estes são os dados observacionais
00:05:07
em um sobre as cidades.
00:05:10
Na verdade, simplesmente onde
00:05:11
lá, por exemplo, na cidade,
00:05:12
mais uma vez de Rennes,
00:05:14
Rennes Saint-Jacques com temperatura.
00:05:20
Bem, aqui estão eles.
00:05:21
Cheio de informações ao redor,
00:05:23
do, do tempo.
00:05:25
Quero dizer-lhes,
00:05:26
Não importa e por isso vamos ter
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Estoure o nosso pedido que já está feito.
00:05:31
E se voltarmos um pouco,
00:05:32
Eles nos mostrarão o caminho
00:05:34
dos quais deve ser solicitado.
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Dependendo de diferentes
00:05:38
Idiomas assim aqui por
00:05:40
Exemplo, teremos.
00:05:43
Embora eu não esteja enganado.
00:05:48
É razoável? Sim, é isso
00:05:50
É esta área que devo ocupar,
00:05:52
Então vamos voltar um pouco para cima
00:05:53
e vamos tomar a versão Python
00:05:55
3 e lá ele nos indicará em
00:05:57
Praticamente tudo o que precisamos.
00:05:58
Então, temos mais do que ir selecionado.
00:06:00
Mas o todo que está aqui? Aí está.
00:06:05
Vamos copiar copiar o este elemento
00:06:08
E nós vamos colocá-lo.
00:06:11
Nosso chamado aqui,
00:06:12
Então vamos aqui no Arquivo.
00:06:14
Desculpe-me, nós vamos aqui
00:06:17
Em Casa Nova Fonte.
00:06:19
Nós vamos fazer mais,
00:06:20
Vamos selecionar a nossa píton.
00:06:29
Script Python, nós vamos
00:06:31
Clique em Entrar.
00:06:36
Ele nos pedirá para
00:06:37
coloque nosso código Python,
00:06:38
Então, aqui vamos nós.
00:06:40
Copie e cole-o.
00:06:44
Então, lá, para as necessidades do golpe, nós vamos
00:06:45
não ser capaz de manter seu próprio sistema hein,
00:06:47
Porque nós simplesmente sentimos falta deles.
00:06:49
Como basicamente chamar os dados.
00:06:51
Em vez disso, tentaremos criar um
00:06:53
tabela de tudo isso e, portanto, para
00:06:55
Que teremos que importar um novo
00:06:57
biblioteca para que a que instalamos
00:06:59
que é chamado Panda assim de
00:07:01
Nesta base vamos adicionar uma porta.
00:07:05
Panda. Para Eddy, aí está,
00:07:08
É um alias que você pode
00:07:09
Criar para a biblioteca.
00:07:11
Em seguida, excluiremos as últimas linhas,
00:07:14
onde temos aqui,
00:07:15
Vamos ficar aqui na versão
00:07:18
decodificado que basicamente conterá todos
00:07:20
os dados que nos interessam.
00:07:21
Vamos apenas acrescentar.
00:07:24
Uma nova variável de dados.
00:07:25
Então eu não conhecia um curso sobre
00:07:27
o Python hein então lá eu não
00:07:29
não detalhei muito o que eu faço,
00:07:30
Eu só quero mostrar-lhe como
00:07:32
funciona para Power Quéry
00:07:33
ainda é um curso de Power Bi.
00:07:35
Então aqui vamos escrever ** ponto gison
00:07:37
padronizado que permite precisamente um
00:07:40
vezes que recuperamos do formato de zona J
00:07:44
para poder transformá-lo em uma pintura.
00:07:47
Então, ao norte.
00:07:48
Norma
00:07:49
Lise e nós lhe diremos o que
00:07:51
que queremos padronizar.
00:07:52
Então essa é a matriz decodificada.
00:07:55
Você está co-morto e então vamos voltar para ele.
00:08:01
O valor dos dados e vamos testar tudo isso.
00:08:04
Veja como fica.
00:08:09
Então, lá ele se conectará ao kernel python.
00:08:12
Oh, então eu tenho um pequeno problema,
00:08:14
Veremos o que acontece.
00:08:19
Então, sim, havia uma pequena concha
00:08:21
no meu código que eu modifiquei,
00:08:22
Então eu vou colocar tudo em um
00:08:24
em um arquivo de texto disponível em
00:08:26
o mesmo arquivo lá como o resto do
00:08:29
elementos e assim eu vou importar
00:08:31
desta vez, desta vez, clicando em OK.
00:08:38
Então, lá, eu importo as tabelas.
00:08:43
Então lá eu vejo que eu tenho um objeto
00:08:45
dados tão potencialmente que eu poderia
00:08:46
até mesmo definir várias tabelas
00:08:47
dentro do meu pedido
00:08:49
e uma vez feito e
00:08:51
Bem, eu vejo que os dados são
00:08:53
OK, então eu vou e ganho.
00:08:59
Então é isso, normalmente,
00:09:01
É super interessante porque.
00:09:03
Consegui recuperar um pedaço de código em
00:09:06
Internet um código Python para, em seguida,
00:09:09
vá importá-lo para o Power, Cory,
00:09:11
ao passo que, se eu tivesse que fazê-lo,
00:09:13
por conseguinte, potencial para poder,
00:09:14
Tenho muito mais perguntas.
00:09:16
E novamente,
00:09:17
Gerir
00:09:19
conexões que não são necessariamente
00:09:20
simples e assim aqui bah que,
00:09:22
Foi muito rápido.
00:09:24
Se algum de vocês souber
00:09:25
já um pouco o Python,
00:09:27
Bem, você pode totalmente ir código
00:09:30
sua própria importação de dados de A
00:09:32
para Z e de repente para ver diretamente.
00:09:34
O resultado aqui?

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Tak więc wśród rodzajów połączeń
00:00:01
nieco bardziej złożone dane,
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Będziemy mieli nowe modele
00:00:05
bardzo interesujące, które zostały
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dodane przez moc poczty,
00:00:08
co jest faktem, że jest w stanie
00:00:10
uruchom język Python lub R dla
00:00:13
Idź i złóż te prośby.
00:00:15
Więc już to mamy w pierwszej kolejności
00:00:16
na wszystko, co jest potrzebne
00:00:18
Nowe źródło danych.
00:00:19
Więc tutaj, jeśli przejdę do uzupełnień.
00:00:25
On będzie mógł mi ofiarować nagle.
00:00:28
The Python. Więc
00:00:30
tutaj skrypt w Pythonie i będziemy również
00:00:33
mieć możliwość pójścia nawet wtedy, gdy
00:00:35
gdy tabela jest już zaimportowana,
00:00:37
iść i wystawiać powieści,
00:00:39
depilacja bezpośrednio napisana w Pythonie.
00:00:41
Dlaczego więc jest to interesujące?
00:00:43
Cóż, ponieważ niektóre typy
00:00:45
Połączenia z rakietami
00:00:47
będą dość złożone,
00:00:49
Będzie dużo romanizacji do zrobienia
00:00:52
Z systemów połączeń trochę
00:00:54
skomplikowane i tak Python jest wtedy, gdy
00:00:56
jeszcze wygodniej robi tego faceta
00:00:58
kolejnych manipulacji.
00:01:01
I tak będziemy mogli go precyzyjnie wykorzystać
00:01:04
aby zarządzać wszystkimi tymi złożonymi sprawami.
00:01:07
A przecież to jest ponowne przetwarzanie
00:01:09
po zaimportowaniu tabeli.
00:01:11
Rzeczywiście
00:01:12
Python może również mieć swój
00:01:14
odsetki, ponieważ będzie miał
00:01:16
Biblioteki, które są specyficzne
00:01:17
do ponownego przetwarzania danych oraz
00:01:20
Więc potencjalnie być w stanie to zrobić
00:01:21
Rzeczy, które możesz uruchomić, nie
00:01:23
nie mógł zrobić lub zrobić
00:01:25
Trochę bardziej złożony sposób
00:01:27
Aby móc to wykonać, będziemy już
00:01:29
konieczność zainstalowania systemu, który umożliwia
00:01:31
, aby uruchomić Piton na swoim komputerze.
00:01:34
Więc to jest po to,
00:01:36
Przejdziemy do.
00:01:38
Strona depython.org, gdzie ci mówię
00:01:42
zapraszam do ściągnięcia tutaj najnowszego
00:01:45
wersja Pythona.
00:01:47
Że pobierzemy to i ja to zrobię
00:01:49
następnie monituje o zainstalowanie go.
00:01:56
Nie ma więc nic specjalnego do zrobienia.
00:01:57
Użyjemy klasycznej instalacji.
00:02:09
Więc tutaj instalacja została zakończona,
00:02:12
Będziemy w stanie to zamknąć, a potem
00:02:14
trzeba zainstalować kilka małych,
00:02:17
kilka małych paczek na ten temat
00:02:18
że właśnie zainstalowaliśmy Pythona,
00:02:20
Więc pójdziemy tutaj.
00:02:21
Uruchom terminal Python,
00:02:22
więc będziesz szukał Pythona 3 punkt 9
00:02:26
64-bitowy punkt EXE, więc go uruchomimy.
00:02:28
Więc jeśli jest tam ta strona, która się otworzy,
00:02:30
Więc nie bój się, jedziemy,
00:02:32
Nie zamierzamy wiele robić, huh,
00:02:34
Zamierzamy odebrać kilka
00:02:36
mały z kilku maluchów,
00:02:38
Kilka małych przeprosin.
00:02:39
Wiersz kodu do wykonania dla
00:02:41
że to wszystko działa.
00:02:42
To oczywiście udostępnię wam,
00:02:45
Więc najpierw zainstalujemy,
00:02:47
Zaimportuj automatyczną zmieniarkę, która jest
00:02:49
możliwość instalowania bibliotek,
00:02:51
więc kim jest?
00:02:53
Następnie zainstalujemy pakiet
00:02:55
kto jest w stanie sobie poradzić
00:02:57
Wezwania do zapłaty, ponieważ jest
00:02:59
co spróbujemy tutaj zrobić,
00:03:01
Więc zainstalujemy Request.
00:03:03
Zostawimy to.
00:03:05
Osiedlić?
00:03:11
A potem będziemy to kontynuować.
00:03:13
Instalowanie biblioteki
00:03:15
panda, która jest w stanie
00:03:17
Zarządzanie tabelami danych.
00:03:21
Będziemy kontynuować instalację,
00:03:23
To na trochę.
00:03:24
Potem zrobimy wszystko.
00:03:25
Instalacja w kodzie umożliwiającym
00:03:28
Pakiet, który pozwala na to.
00:03:32
Wyświetli się wykres i będziemy
00:03:35
Dodaj kolejny
00:03:38
BIBLIOTEKA REPREZENTACJI GRAFICZNEJ W
00:03:40
Uzupełnienie Matplotlib, który jest Seaborn.
00:03:45
No to zaczynamy.
00:03:51
Zainstalować to wszystko?
00:04:04
Proszę bardzo. Wszystko jest zainstalowane,
00:04:06
Będziemy więc mogli to zamknąć
00:04:07
Tab tam i teraz co to
00:04:09
będzie musiał zrobić, to jest iść
00:04:11
Sprawdź swoją konfigurację.
00:04:13
Jeśli naprawił le.
00:04:18
Konfiguracja języka Python, którą należy uruchomić.
00:04:22
Aby to zrobić,
00:04:23
Będziesz musiał przejść tutaj w pliku,
00:04:25
Opcje, ustawienia i opcje.
00:04:31
Przejdź do skryptów
00:04:34
Python i sprawdź, czy ma
00:04:37
dobrze udało się zainstalować i
00:04:40
Wybierz LA,
00:04:43
katalog domowy Pythona, a zatem
00:04:45
Pozostaniemy przy tym.
00:04:47
Mam kilka dla innych
00:04:49
projektów i klikniemy OK
00:04:51
Więc wszystko jest idealne i mamy więcej
00:04:53
niż iść i wykonać naszą prośbę.
00:04:55
Co więc spróbujemy zrobić?
00:04:56
Wrócimy tutaj na stronę pogodową,
00:04:59
Zachęcam więc do tego samego
00:05:00
rzecz, a my postaramy się przynieść
00:05:02
nowe dane.
00:05:03
Oto one,
00:05:04
Są to dane obserwacyjne
00:05:07
na jednym na miastach.
00:05:10
W rzeczywistości po prostu gdzie
00:05:11
tam na przykład na mieście,
00:05:12
ponownie z Rennes,
00:05:14
Rennes Saint-Jacques z temperaturą.
00:05:20
Cóż, oto one.
00:05:21
Pełen informacji wokół,
00:05:23
z pogody.
00:05:25
Chcę ci powiedzieć,
00:05:26
To nie ma znaczenia, więc będziemy mieli
00:05:28
Zdmuchnij naszą prośbę, która jest już złożona.
00:05:31
A jeśli cofniemy się trochę,
00:05:32
Wskażą nam drogę
00:05:34
od których musi być wymagany.
00:05:36
W zależności od różnych
00:05:38
Języki więc tutaj przez
00:05:40
Przykład, będziemy mieli.
00:05:43
Chociaż się nie mylę.
00:05:48
W porządku? Tak, to wszystko
00:05:50
To jest ten obszar, który muszę podjąć,
00:05:52
Cofniemy się więc trochę w górę
00:05:53
i weźmiemy wersję Pythona
00:05:55
3 i tam wskaże nam w
00:05:57
Prawie wszystko, czego potrzebujemy.
00:05:58
Mamy więc więcej niż tylko wybrać się.
00:06:00
Ale całość, która jest tutaj? Proszę bardzo.
00:06:05
Skopiujemy kopię tego elementu
00:06:08
I zamierzamy to wprowadzić.
00:06:11
Nasze wezwanie tutaj,
00:06:12
Więc przejdziemy tutaj do pliku.
00:06:14
Przepraszam, pojedziemy tutaj
00:06:17
W domu nowe źródło.
00:06:19
Zamierzamy zrobić więcej,
00:06:20
Wybierzemy naszego pytona.
00:06:29
Skrypt Pythona, będziemy
00:06:31
Kliknij przycisk Zaloguj się.
00:06:36
Poprosi nas o
00:06:37
umieścić nasz kod Python,
00:06:38
Więc zaczynamy.
00:06:40
Kopiuj, wklej.
00:06:44
Więc tam, na potrzeby ciosu, będziemy
00:06:45
nie będąc w stanie utrzymać własnego systemu, huh,
00:06:47
Bo po prostu za nimi tęsknimy.
00:06:49
Jak w zasadzie wywołać dane.
00:06:51
Spróbujemy raczej stworzyć
00:06:53
tabeli z tego wszystkiego, a zatem dla
00:06:55
Że będziemy musieli importować nowy
00:06:57
biblioteka więc ta, którą zainstalowaliśmy
00:06:59
który nazywa się Panda tak od
00:07:01
Tę podstawę dodamy drzwi.
00:07:05
Panda. Do Eddy'ego, proszę bardzo,
00:07:08
To alias, który możesz
00:07:09
Utwórz dla biblioteki.
00:07:11
Następnie usuniemy ostatnie linie,
00:07:14
gdzie mamy tutaj,
00:07:15
Pozostaniemy tutaj na wersji
00:07:18
zdekodowane, które w zasadzie będą zawierać wszystkie
00:07:20
dane, które nas interesują.
00:07:21
Dodam tylko.
00:07:24
Nowa zmienna danych.
00:07:25
Więc nie znałem kursu na
00:07:27
Python huh, więc tam nie mam
00:07:29
nie za bardzo wyszczególniłem to, co robię,
00:07:30
Chcę tylko pokazać, jak to zrobić
00:07:32
to działa dla Power Quéry
00:07:33
to nadal kurs usługi Power BI.
00:07:35
Więc tutaj napiszemy ** punkt gison
00:07:37
standaryzowany, który pozwala precyzyjnie
00:07:40
razy, kiedy odzyskaliśmy siły z formatu strefy J
00:07:44
aby móc przekształcić go w obraz.
00:07:47
A więc na północ.
00:07:48
Norma
00:07:49
Lise i powiemy mu, co
00:07:51
które chcemy ujednolicić.
00:07:52
To jest zdekodowana tablica.
00:07:55
Jesteś Dead, a potem wrócimy do niego.
00:08:01
Wartość danych, a my przetestujemy to wszystko.
00:08:04
Zobacz, jak to działa.
00:08:09
Więc tam połączy się z jądrem Pythona.
00:08:12
Oj więc mam mały problem,
00:08:14
Zobaczymy, co się stanie.
00:08:19
Więc tak, była mała skorupa
00:08:21
w moim kodzie, który zmodyfikowałem,
00:08:22
Więc umieszczę to wszystko w jednym
00:08:24
w pliku tekstowym dostępnym w
00:08:26
ten sam plik, co reszta
00:08:29
elementów i tak zamierzam zaimportować
00:08:31
tym razem klikając przycisk OK.
00:08:38
Tam importuję tabele.
00:08:43
Widzę więc, że mam przedmiot
00:08:45
dane więc potencjalnie mógłbym
00:08:46
nawet definiowanie wielu tabel
00:08:47
w ramach mojej prośby
00:08:49
a kiedy już to zrobi i
00:08:51
Cóż, widzę, że dane są
00:08:53
OK, więc pojadę i wygram.
00:08:59
To wszystko, zazwyczaj,
00:09:01
To bardzo interesujące, ponieważ.
00:09:03
Udało mi się odzyskać fragment kodu na
00:09:06
Internet kod Pythona dla tego czasu
00:09:09
idź zaimportować go do Power, Cory,
00:09:11
natomiast gdybym musiał,
00:09:13
w związku z tym potencjał, aby móc to zrobić,
00:09:14
Mam jeszcze wiele pytań.
00:09:16
I znowu,
00:09:17
Zarządzać
00:09:19
połączenia, które niekoniecznie są
00:09:20
proste i tak tutaj bah że,
00:09:22
To było bardzo szybkie.
00:09:24
Jeśli ktoś z was wie
00:09:25
już trochę Pythona,
00:09:27
Cóż, możesz całkowicie przejść do kodu
00:09:30
własny import danych z A
00:09:32
do Z i nagle zobaczyć bezpośrednio.
00:09:34
Efekt?

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résultat(s)
00:00:00
तो, कॉल के प्रकारों के बीच
00:00:01
थोड़ा अधिक जटिल डेटा,
00:00:04
हम नए मॉडल बनाने जा रहे हैं
00:00:05
बहुत दिलचस्प है जो रहा है
00:00:07
मेल पावर द्वारा जोड़ा गया,
00:00:08
जो सक्षम होने का तथ्य है
00:00:10
पायथन या R के लिए चलाएँ
00:00:13
जाओ और ये अनुरोध करो।
00:00:15
तो हमारे पास पहले से ही यह पहले स्थान पर है
00:00:16
उन सभी पर जो एक के लिए कहा जाता है
00:00:18
नया डेटा स्रोत.
00:00:19
तो यहां, अगर मैं पूरक में जाता हूं।
00:00:25
वह मुझे अचानक पेशकश करने में सक्षम होगा।
00:00:28
पायथन। इसलिए
00:00:30
यहां, पायथन में एक स्क्रिप्ट और हम भी करेंगे
00:00:33
जाने की क्षमता तब भी है जब
00:00:35
जब तालिका पहले से ही आयात की गई है,
00:00:37
जाओ और उपन्यास ों का प्रदर्शन करो,
00:00:39
बाल हटाने सीधे पायथन में लिखा गया है।
00:00:41
तो यह दिलचस्प क्यों है?
00:00:43
ठीक है, क्योंकि कुछ प्रकार
00:00:45
रॉकेट से कनेक्शन
00:00:47
काफी जटिल होने जा रहे हैं,
00:00:49
बहुत सारे रोमनकरण करने होंगे
00:00:52
कनेक्शन सिस्टम में से थोड़ा
00:00:54
जटिल और इसलिए पायथन कब है
00:00:56
इस आदमी को करने में और भी अधिक सहज
00:00:58
लगातार हेरफेर का मामला।
00:01:01
और इसलिए हम इसे सटीक रूप से उपयोग करने में सक्षम होंगे
00:01:04
इन सभी जटिल मामलों का प्रबंधन करने के लिए।
00:01:07
और आखिरकार यह पुन: प्रसंस्करण है
00:01:09
तालिका आयात होने के बाद।
00:01:11
सचमुच
00:01:12
पायथन के पास भी हो सकता है
00:01:14
ब्याज क्योंकि यह होगा
00:01:16
पुस्तकालय जो विशिष्ट हैं
00:01:17
डेटा के पुनर्संसाधन के लिए और
00:01:20
तो संभावित रूप से करने में सक्षम हो
00:01:21
चीजें जो आप चला सकते हैं, वे नहीं करती हैं
00:01:23
न कर सकते हैं और न कर सकते हैं
00:01:25
थोड़ा और जटिल तरीका
00:01:27
इसे निष्पादित करने में सक्षम होने के लिए हम पहले से ही करेंगे
00:01:29
एक सिस्टम स्थापित करना जो अनुमति देता है
00:01:31
अपने कंप्यूटर पर piton चलाने के लिए.
00:01:34
तो इसके लिए यह,
00:01:36
हम जा रहे हैं।
00:01:38
साइट depython.org जहां मैं आपको बताता हूं
00:01:42
नवीनतम डाउनलोड करने के लिए आमंत्रित करें
00:01:45
पायथन का संस्करण।
00:01:47
कि हम इसे डाउनलोड करेंगे और मैं करूंगा
00:01:49
फिर इसे स्थापित करने के लिए संकेत देता है।
00:01:56
इसलिए करने के लिए कुछ खास नहीं है।
00:01:57
हम क्लासिक स्थापना का उपयोग करेंगे।
00:02:09
तो यहां स्थापना समाप्त हो गई है,
00:02:12
हम इसे बंद करने में सक्षम होंगे और फिर हम जा रहे हैं
00:02:14
कुछ छोटे लोगों को स्थापित करने की आवश्यकता है,
00:02:17
इस पर कुछ छोटे पैकेज
00:02:18
कि हमने अभी पायथन स्थापित किया है,
00:02:20
इसलिए हम यहां जा रहे हैं।
00:02:21
पायथन टर्मिनल लॉन्च करें,
00:02:22
तो आप पायथन 3 बिंदु 9 की तलाश करेंगे
00:02:26
64-बिट EXE बिंदु, इसलिए हम इसे चलाएंगे।
00:02:28
तो यदि वहां यह पृष्ठ है जो खुल जाएगा,
00:02:30
डरो मत, हम जा रहे हैं,
00:02:32
हम ज्यादा कुछ नहीं करने जा रहे हैं, है ना,
00:02:34
हम बस कुछ वापस लेने जा रहे हैं
00:02:36
कुछ छोटे बच्चों में से छोटा,
00:02:38
कुछ छोटी-छोटी माफी।
00:02:39
किसके लिए निष्पादित करने के लिए कोड की रेखा
00:02:41
कि यह सब काम करता है।
00:02:42
जो मैं निश्चित रूप से आपको उपलब्ध कराऊंगा,
00:02:45
तो हम पहले स्थापित करेंगे,
00:02:47
ऑटोचेंजर आयात करें
00:02:49
पुस्तकालयस्थापित करने में सक्षम,
00:02:51
तो पीआईपी कौन है?
00:02:53
फिर हम एक पैकेज स्थापित करेंगे
00:02:55
कौन संभालने में सक्षम है
00:02:57
भुगतान करने के लिए अनुरोध क्योंकि यह है
00:02:59
हम यहाँ क्या करने की कोशिश करेंगे,
00:03:01
इसलिए हम अनुरोध स्थापित करने जा रहे हैं।
00:03:03
हम इसे छोड़ देंगे।
00:03:05
निबटा?
00:03:11
और फिर हम इसे जारी रखेंगे।
00:03:13
लायब्रेरी स्थापित करना
00:03:15
पांडा जो सक्षम है
00:03:17
डेटा तालिकाएँ प्रबंधित करें.
00:03:21
हम स्थापना के साथ जारी रखेंगे,
00:03:23
तो यह थोड़ी देर के लिए है।
00:03:24
उसके बाद हम सब कुछ कर लेंगे।
00:03:25
कोड में स्थापना जो एक की अनुमति देता है
00:03:28
पैकेज जो अनुमति देता है कि किसकी अनुमति देता है।
00:03:32
चार्ट प्रदर्शित होता है और हम करेंगे
00:03:35
एक और जोड़ें
00:03:38
ग्राफिकल प्रतिनिधित्व पुस्तकालय
00:03:40
मैटप्लॉटलिब का पूरक जो सीबोर्न है।
00:03:45
तो यहाँ हम चलते हैं।
00:03:51
यह सब स्थापित करें?
00:04:04
तुम वहाँ जाओ। सब कुछ स्थापित है,
00:04:06
इसलिए हम इसे बंद करने में सक्षम होंगे।
00:04:07
टैब वहाँ और अब यह क्या है
00:04:09
करना होगा, जाना है
00:04:11
अपने कॉन्फ़िगरेशन में जाँच करें।
00:04:13
अगर उसने ले की मरम्मत की है।
00:04:18
पायथन कॉन्फ़िगरेशन जिसे चलाने की आवश्यकता है.
00:04:22
तो यह करने के लिए,
00:04:23
आपको फाइल में यहां जाना होगा,
00:04:25
विकल्प और सेटिंग्स और विकल्प.
00:04:31
स्क्रिप्टिंग पर जाएं
00:04:34
पायथन और जांचें कि यह है
00:04:37
अच्छी तरह से स्थापित होने में कामयाब रहा और
00:04:40
ला का चयन करें,
00:04:43
पायथन होम डायरेक्टरी और इसलिए
00:04:45
हम इस पर बने रहेंगे।
00:04:47
मेरे पास दूसरों के लिए कई हैं
00:04:49
परियोजनाएं और हम ठीक पर क्लिक करेंगे
00:04:51
तो सब कुछ सही है और हमारे पास और अधिक है
00:04:53
हमारे अनुरोध को निष्पादित करने के बजाय।
00:04:55
तो हम क्या करने की कोशिश करेंगे?
00:04:56
हम यहाँ मौसम स्थल पर वापस जाएंगे,
00:04:59
तो मैं आपको भी ऐसा करने के लिए आमंत्रित करता हूं
00:05:00
बात है और हम लाने की कोशिश करेंगे
00:05:02
नया डेटा.
00:05:03
तो यहाँ वे हैं,
00:05:04
ये अवलोकन संबंधी डेटा हैं
00:05:07
शहरों पर एक पर।
00:05:10
वास्तव में बस कहां
00:05:11
उदाहरण के लिए शहर पर,
00:05:12
रेनेस से एक बार फिर,
00:05:14
तापमान के साथ रेनेस सेंट-जैक्स।
00:05:20
खैर, यहाँ वे हैं.
00:05:21
चारों ओर जानकारी से भरा,
00:05:23
मौसम का, मौसम का।
00:05:25
मैं आपको बताना चाहता हूं,
00:05:26
इससे कोई फर्क नहीं पड़ता और इसलिए हम ऐसा करने जा रहे हैं।
00:05:28
हमारे अनुरोध को झटका दें जो पहले से ही किया गया है।
00:05:31
और अगर हम थोड़ा पीछे जाते हैं,
00:05:32
वे हमें रास्ता दिखाएंगे।
00:05:34
जिसका अनुरोध किया जाना चाहिए।
00:05:36
अलग-अलग पर निर्भर करता है
00:05:38
भाषाएं इस प्रकार हैं
00:05:40
उदाहरण के लिए, हमारे पास होगा।
00:05:43
जबकि मैं गलत नहीं हूं।
00:05:48
यह ठीक है? हाँ, यही बात है
00:05:50
यह वह क्षेत्र है जिसे मुझे लेना चाहिए,
00:05:52
इसलिए हम थोड़ा पीछे जाने जा रहे हैं
00:05:53
और हम पायथन संस्करण लेंगे
00:05:55
3 और वहाँ वह हमें इंगित करेगा
00:05:57
लगभग सब कुछ जो हमें चाहिए।
00:05:58
इसलिए हमारे पास चयन करने के लिए बहुत कुछ है।
00:06:00
लेकिन यह सब यहाँ है? तुम वहाँ जाओ।
00:06:05
हम इस तत्व की प्रतिलिपि बनाएंगे
00:06:08
और हम इसे डालने जा रहे हैं।
00:06:11
हमारा फोन यहाँ,
00:06:12
तो हम यहाँ फ़ाइल में जा रहे हैं।
00:06:14
माफ कीजिए, हम यहाँ जा रहे हैं
00:06:17
घर में नया स्रोत.
00:06:19
हम और अधिक करने जा रहे हैं,
00:06:20
हम अपने अजगर का चयन करेंगे।
00:06:29
पायथन स्क्रिप्ट, हम करेंगे
00:06:31
साइन इन क्लिक करें.
00:06:36
वह हमसे पूछेगा कि
00:06:37
हमारे पायथन कोड रखें,
00:06:38
तो यहाँ हम बस चलते हैं।
00:06:40
इसे कॉपी पेस्ट करें।
00:06:44
तो वहां, झटका की जरूरतों के लिए हम करेंगे
00:06:45
अपने स्वयं के सिस्टम को रखने में सक्षम नहीं होना,
00:06:47
क्योंकि हम बस उन्हें याद करते हैं।
00:06:49
मूल रूप से डेटा को कैसे कॉल करें।
00:06:51
हम इसके बजाय एक बनाने की कोशिश करेंगे
00:06:53
इस सब से तालिका और इसलिए
00:06:55
कि हमें एक नया आयात करना होगा
00:06:57
पुस्तकालय जो हमने स्थापित किया था
00:06:59
जिसे पांडा कहा जाता है?
00:07:01
इस आधार पर हम एक दरवाजा जोड़ेंगे।
00:07:05
पांडा। एडी के लिए, वहां आपके पास यह है,
00:07:08
यह एक उपनाम है जिसे आप कर सकते हैं
00:07:09
लायब्रेरी के लिए बनाएँ.
00:07:11
फिर हम अंतिम पंक्तियों को हटा देंगे,
00:07:14
जहां हम यहां हैं,
00:07:15
हम यहां संस्करण पर रहेंगे
00:07:18
डिकोड किया गया जिसमें मूल रूप से सभी शामिल होंगे
00:07:20
डेटा जिसमें हम रुचि रखते हैं।
00:07:21
हम बस जोड़ देंगे।
00:07:24
एक नया डेटा चर.
00:07:25
इसलिए मुझे एक कोर्स नहीं पता था
00:07:27
पायथन हुह इसलिए मैं वहां नहीं हूं
00:07:29
मैं जो करता हूं, उसके बारे में बहुत अधिक विस्तार से नहीं,
00:07:30
मैं सिर्फ आपको दिखाना चाहता हूं कि कैसे
00:07:32
यह पावर क्वेरी के लिए काम करता है
00:07:33
यह अभी भी एक पावर बाई कोर्स है।
00:07:35
तो यहां हम ** बिंदु गिसन लिखेंगे
00:07:37
मानकीकृत जो सटीक रूप से अनुमति देता है
00:07:40
जे जोन फॉर्मेट से हमने कितनी बार उबरा
00:07:44
इसे एक पेंटिंग में बदलने में सक्षम होना।
00:07:47
तो उत्तर।
00:07:48
नोर्मा
00:07:49
लिसे और हम उसे बताएंगे कि क्या
00:07:51
जिसे हम मानकीकृत करना चाहते हैं।
00:07:52
तो यह डिकोडेड सरणी है।
00:07:55
तुम मर चुके हो और फिर हम उसके पास वापस जा रहे हैं।
00:08:01
डेटा मूल्य और हम उस सब का परीक्षण करेंगे।
00:08:04
देखें कि यह कैसे चलता है।
00:08:09
तो वहां यह पायथन कर्नेल से जुड़ जाएगा।
00:08:12
ओह, मुझे थोड़ी समस्या है,
00:08:14
हम देखेंगे कि क्या होता है।
00:08:19
तो हाँ, एक छोटा गोला था
00:08:21
मेरे कोड में जिसे मैंने संशोधित किया,
00:08:22
तो मैं यह सब एक में डाल दूँगा
00:08:24
किसी पाठ फ़ाइल में उपलब्ध है
00:08:26
बाकी के समान फ़ाइल वहां है
00:08:29
तत्व और इसलिए मैं आयात करने जा रहा हूं
00:08:31
इस बार ओके पर क्लिक करके इस बार।
00:08:38
तो वहां, मैं तालिकाओं को आयात करता हूं।
00:08:43
तो वहां मैं देखता हूं कि मेरे पास एक वस्तु है
00:08:45
डेटा इतना संभावित है कि मैं कर सकता हूं
00:08:46
यहां तक कि कई तालिकाओं को परिभाषित करें
00:08:47
मेरे अनुरोध के भीतर
00:08:49
और एक बार यह पूरा हो जाने के बाद और
00:08:51
खैर मैं देखता हूं कि डेटा है
00:08:53
ठीक है, इसलिए मैं जाकर जीतूंगा।
00:08:59
तो यह है, आमतौर पर,
00:09:01
यह सुपर दिलचस्प है क्योंकि.
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मैं कोड का एक टुकड़ा पुनर्प्राप्त करने में सक्षम था
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तब के लिए एक पायथन कोड इंटरनेट करें
00:09:09
इसे पावर, कोरी में आयात करें,
00:09:11
जबकि अगर मुझे करना पड़ा,
00:09:13
इसलिए सक्षम होने की क्षमता,
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मेरे पास और भी कई सवाल हैं।
00:09:16
और फिर से,
00:09:17
प्रबंध
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कनेक्शन जो आवश्यक नहीं हैं
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सरल और यहाँ यहाँ है कि,
00:09:22
यह बहुत तेज था।
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यदि आप में से कोई भी जानता है
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पहले से ही थोड़ा सा पायथन,
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ठीक है, आप पूरी तरह से कोड पर जा सकते हैं
00:09:30
A से डेटा का अपना आयात
00:09:32
Z को और अचानक सीधे देखने के लिए।
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यहां परिणाम?

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résultat(s)
00:00:00
Quindi, tra i tipi di chiamate
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dati leggermente più complessi,
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Avremo nuovi modelli
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molto interessanti che sono stati
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aggiunto da mail power,
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che è il fatto di poter
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eseguire Python o R per
00:00:13
Vai e fai queste richieste.
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Quindi ce l'abbiamo già in primo luogo
00:00:16
su tutto ciò che è richiesto un
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Nuova origine dati.
00:00:19
Quindi qui, se vado nei complementi.
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Sarà in grado di offrirmi all'improvviso.
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Il Python. Pertanto
00:00:30
qui, uno script in Python e ci sarà anche
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avere la capacità di andare anche quando
00:00:35
quando la tabella è già importata,
00:00:37
andare a recitare romanzi,
00:00:39
depilazione scritta direttamente in Python.
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Allora perché è interessante?
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Bene, perché alcuni tipi
00:00:45
Collegamenti ai razzi
00:00:47
saranno piuttosto complessi,
00:00:49
Ci sarà molta romanizzazione da fare
00:00:52
Dei sistemi di connessione un po '
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complicato e così Python è quando
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Ancora più a suo agio facendo questo ragazzo
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di di manipolazione successiva.
00:01:01
E così saremo in grado di usarlo con precisione
00:01:04
per gestire tutti questi casi complessi.
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E dopo per tutto ciò che è rielaborazione
00:01:09
dopo l'importazione della tabella.
00:01:11
Infatti
00:01:12
Python può anche avere il suo
00:01:14
interesse poiché avrà
00:01:16
Librerie specifiche
00:01:17
al ritrattamento dei dati e
00:01:20
Quindi potenzialmente essere in grado di fare
00:01:21
Le cose che puoi eseguire non lo fanno
00:01:23
non poteva fare o fare
00:01:25
Un modo un po 'più complesso così
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Per essere in grado di eseguire questo lo faremo già
00:01:29
dover installare un sistema che permette
00:01:31
per eseguire Piton sul tuo computer.
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Quindi IT per quello,
00:01:36
Andremo a.
00:01:38
Il sito depython.org dove ti dico
00:01:42
Invita a scaricare qui le ultime novità
00:01:45
versione di Python.
00:01:47
Che lo scaricheremo e lo farò
00:01:49
quindi richiede di installarlo.
00:01:56
Quindi non c'è niente di speciale da fare.
00:01:57
Useremo l'installazione classica.
00:02:09
Quindi qui l'installazione è terminata,
00:02:12
Saremo in grado di chiuderlo e poi
00:02:14
bisogno di installare alcuni piccoli,
00:02:17
Alcuni piccoli pacchetti su questo
00:02:18
che abbiamo appena installato Python,
00:02:20
Quindi andremo qui.
00:02:21
Avvia il terminale Python,
00:02:22
quindi cercherai Python 3 punto 9
00:02:26
Punto EXE a 64 bit, quindi lo eseguiremo.
00:02:28
Quindi se c'è questa pagina lì che si aprirà,
00:02:30
Quindi non aver paura eh, stiamo andando,
00:02:32
Non faremo molto eh,
00:02:34
Ne riprenderemo solo alcuni
00:02:36
piccolo di pochi piccoli,
00:02:38
Qualche piccola scusa.
00:02:39
Riga di codice da eseguire
00:02:41
che tutto funziona.
00:02:42
Che io, naturalmente, metterò a vostra disposizione,
00:02:45
Quindi installeremo prima,
00:02:47
Importare il cambio automatico che è
00:02:49
in grado di installare librerie,
00:02:51
quindi chi è PIP?
00:02:53
Installeremo quindi un pacchetto
00:02:55
chi è in grado di gestire
00:02:57
Richieste di pagamento poiché è
00:02:59
cosa cercheremo di fare qui,
00:03:01
Quindi installeremo Request.
00:03:03
Lo lasciamo.
00:03:05
Risolvere?
00:03:11
E poi continueremo con esso.
00:03:13
Installazione della libreria
00:03:15
panda che è in grado di
00:03:17
Gestire le tabelle di dati.
00:03:21
Continueremo con l'installazione,
00:03:23
Quindi questo è per un po '.
00:03:24
Dopo di che avremo fatto tutto.
00:03:25
Installazione in codice che consente un
00:03:28
Pacchetto che permette di cui permette il.
00:03:32
Il grafico visualizza e lo faremo
00:03:35
aggiungi un altro
00:03:38
LIBRERIA DI RAPPRESENTAZIONI GRAFICHE IN
00:03:40
Complemento a Matplotlib che è Seaborn.
00:03:45
Quindi eccoci qui.
00:03:51
Installare tutto questo?
00:04:04
Ecco. Tutto è installato,
00:04:06
Quindi saremo in grado di chiudere questo
00:04:07
scheda lì e ora che cosa
00:04:09
dovrà fare, è andare
00:04:11
Controllare la configurazione.
00:04:13
Se ha riparato il le.
00:04:18
La configurazione Python che deve essere eseguita.
00:04:22
Quindi, per fare questo,
00:04:23
Dovrai andare qui in archivio,
00:04:25
Opzioni e impostazioni e opzioni.
00:04:31
Vai allo scripting
00:04:34
Python e verificare che abbia
00:04:37
ben riuscito ad andare a installare e
00:04:40
selezionare il la,
00:04:43
la home directory di Python e quindi
00:04:45
Rimarremo su questo.
00:04:47
Ne ho diversi per gli altri
00:04:49
e faremo clic su OK
00:04:51
Quindi tutto è perfetto e abbiamo di più
00:04:53
che andare ad eseguire la nostra richiesta.
00:04:55
Che cosa cercheremo di fare?
00:04:56
Torneremo al sito meteo qui,
00:04:59
Quindi ti invito a fare lo stesso
00:05:00
cosa e cercheremo di portare
00:05:02
nuovi dati.
00:05:03
Quindi eccoli qui,
00:05:04
Questi sono i dati osservativi
00:05:07
su uno sulle città.
00:05:10
In realtà semplicemente dove
00:05:11
lì per esempio sulla città,
00:05:12
ancora una volta da Rennes,
00:05:14
Rennes Saint-Jacques con temperatura.
00:05:20
Bene, eccoli.
00:05:21
Pieno di informazioni in giro,
00:05:23
della, del tempo.
00:05:25
Voglio dirvi,
00:05:26
Non importa e quindi avremo
00:05:28
Soffiare la nostra richiesta che è già stata fatta.
00:05:31
E se torniamo un po' indietro,
00:05:32
Ci mostreranno la strada
00:05:34
di cui deve essere richiesto.
00:05:36
A seconda dei diversi
00:05:38
Lingue così qui da
00:05:40
Esempio, avremo.
00:05:43
Anche se non mi sbaglio.
00:05:48
È ok? Sì, è tutto
00:05:50
È questo il settore che devo affrontare,
00:05:52
Quindi torneremo un po' su
00:05:53
e prenderemo la versione Python
00:05:55
3 e lì ci indicherà in
00:05:57
Praticamente tutto ciò di cui abbiamo bisogno.
00:05:58
Quindi abbiamo più che andare selezionato.
00:06:00
Ma tutto quello che c'è qui? Ecco.
00:06:05
Copieremo copia il questo elemento
00:06:08
E lo inseriremo.
00:06:11
Il nostro appello qui,
00:06:12
Quindi andremo qui in File.
00:06:14
Mi scusi, andiamo qui
00:06:17
In casa nuova fonte.
00:06:19
Faremo di più,
00:06:20
Selezioneremo il nostro python.
00:06:29
Script Python, lo faremo
00:06:31
Fai clic su Accedi.
00:06:36
Egli ci chiederà di
00:06:37
inserire il nostro codice Python,
00:06:38
Quindi eccoci semplicemente qui.
00:06:40
Copia incollalo.
00:06:44
Quindi lì, per le esigenze del colpo lo faremo
00:06:45
non essere in grado di mantenere il proprio sistema eh,
00:06:47
Perché ci mancano.
00:06:49
Come chiamare fondamentalmente i dati.
00:06:51
Cercheremo piuttosto di creare un
00:06:53
tabella da tutto questo e quindi per
00:06:55
Che dovremo importare un nuovo
00:06:57
libreria quindi quella che abbiamo installato
00:06:59
che si chiama Panda così da
00:07:01
Questa base aggiungeremo una porta.
00:07:05
Panda. A Eddy, il gioco è fatto,
00:07:08
È un alias che puoi
00:07:09
Creare per la libreria.
00:07:11
Cancelleremo quindi le ultime righe,
00:07:14
dove siamo qui,
00:07:15
Resteremo qui sulla versione
00:07:18
decodificato che conterrà fondamentalmente tutti
00:07:20
i dati che ci interessano.
00:07:21
Ci limiteremo ad aggiungere.
00:07:24
Una nuova variabile di dati.
00:07:25
Quindi non conoscevo un corso su
00:07:27
il Python eh quindi non ci sono
00:07:29
dettagliato non troppo quello che faccio,
00:07:30
Voglio solo mostrarti come
00:07:32
funziona per Power Quéry
00:07:33
è ancora un corso di Power bi.
00:07:35
Quindi qui scriveremo ** punto gison
00:07:37
standardizzato che permette appunto un
00:07:40
volte che abbiamo recuperato dal formato della zona J
00:07:44
per poterlo trasformare in un dipinto.
00:07:47
Quindi a nord.
00:07:48
Norma
00:07:49
Lise e gli diremo cosa
00:07:51
che vogliamo standardizzare.
00:07:52
Quindi questo è l'array decodificato.
00:07:55
Sei morto e poi torneremo da lui.
00:08:01
Il valore dei dati e testeremo tutto questo.
00:08:04
Guarda come va.
00:08:09
Quindi lì si collegherà al kernel python.
00:08:12
Oh quindi ho un piccolo problema,
00:08:14
Vedremo cosa succederà.
00:08:19
Quindi sì, c'era un piccolo guscio
00:08:21
nel mio codice che ho modificato,
00:08:22
Quindi metterò tutto in uno
00:08:24
in un file di testo disponibile in
00:08:26
lo stesso file lì come il resto del
00:08:29
elementi e così ho intenzione di andare a importare
00:08:31
questa volta facendo clic su OK.
00:08:38
Quindi lì, importo le tabelle.
00:08:43
Quindi lì vedo che ho un oggetto
00:08:45
dati così potenzialmente potrei
00:08:46
anche definire più tabelle
00:08:47
all'interno della mia richiesta
00:08:49
e una volta fatto e
00:08:51
Bene, vedo che i dati sono
00:08:53
OK, quindi vado a vincere.
00:08:59
Quindi questo è tutto, in genere,
00:09:01
È super interessante perché.
00:09:03
Sono stato in grado di recuperare un pezzo di codice su
00:09:06
Internet un codice Python per allora
00:09:09
vai a importarlo in Power, Cory,
00:09:11
mentre se avessi dovuto,
00:09:13
quindi potenziale per essere in grado di,
00:09:14
Ho molte altre domande.
00:09:16
E ancora,
00:09:17
Amministrare
00:09:19
connessioni che non sono necessariamente
00:09:20
semplice e così qui bah che,
00:09:22
È stato molto veloce.
00:09:24
Se qualcuno di voi lo sa
00:09:25
già un po' il Python,
00:09:27
Bene, puoi assolutamente andare a codice
00:09:30
la tua importazione di dati da A
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a Z e improvvisamente a vedere direttamente.
00:09:34
Il risultato qui?

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résultat(s)
00:00:00
Jadi, di antara jenis panggilan
00:00:01
data yang sedikit lebih kompleks,
00:00:04
Kami akan memiliki model baru
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sangat menarik yang telah
00:00:07
ditambahkan oleh kekuatan surat,
00:00:08
yang merupakan fakta untuk bisa
00:00:10
jalankan Python atau R untuk
00:00:13
pergi dan buat permintaan ini.
00:00:15
Jadi kita sudah memilikinya sejak awal
00:00:16
pada semua yang dipanggil untuk
00:00:18
Sumber data baru.
00:00:19
Jadi di sini, jika saya masuk ke pelengkap.
00:00:25
Dia akan dapat menawarkan saya tiba-tiba.
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Si Python. Jadi
00:00:30
di sini, skrip dengan Python dan kami juga akan
00:00:33
memiliki kemampuan untuk pergi bahkan ketika
00:00:35
ketika tabel sudah diimpor,
00:00:37
untuk pergi dan melakukan novel,
00:00:39
hair removal langsung ditulis dengan Python.
00:00:41
Lantas mengapa ini menarik?
00:00:43
Nah, karena beberapa jenis
00:00:45
Koneksi ke roket
00:00:47
akan menjadi sangat kompleks,
00:00:49
Akan ada banyak romanisasi yang harus dilakukan
00:00:52
Dari sistem koneksi sedikit
00:00:54
rumit dan jadi Python adalah ketika
00:00:56
bahkan lebih nyaman melakukan orang ini
00:00:58
dari manipulasi berturut-turut.
00:01:01
Sehingga kita akan dapat menggunakannya dengan tepat
00:01:04
untuk mengelola semua kasus kompleks ini.
00:01:07
Dan setelah semua itu adalah pemrosesan ulang
00:01:09
setelah tabel diimpor.
00:01:11
Sebenarnya
00:01:12
Python juga dapat memilikinya
00:01:14
bunga karena akan memiliki
00:01:16
Perpustakaan yang spesifik
00:01:17
untuk pemrosesan ulang data dan
00:01:20
Sehingga berpotensi bisa melakukan
00:01:21
Hal-hal yang dapat Anda jalankan tidak
00:01:23
tidak bisa melakukan atau melakukan
00:01:25
Cara yang sedikit lebih kompleks jadi
00:01:27
Untuk dapat mengeksekusi ini kita sudah akan
00:01:29
harus menginstal sistem yang memungkinkan
00:01:31
untuk menjalankan piton di komputer Anda.
00:01:34
Jadi IT untuk itu,
00:01:36
Kita akan pergi ke.
00:01:38
Situs depython.org tempat saya memberi tahu Anda
00:01:42
undang untuk download disini terbaru
00:01:45
versi Python.
00:01:47
Bahwa kita akan mengunduh ini dan saya akan
00:01:49
kemudian meminta untuk menginstalnya.
00:01:56
Jadi tidak ada yang istimewa untuk dilakukan.
00:01:57
Kami akan menggunakan instalasi klasik.
00:02:09
Jadi di sini instalasi telah selesai,
00:02:12
Kita akan dapat menutupnya dan kemudian kita akan melakukannya
00:02:14
perlu menginstal beberapa yang kecil,
00:02:17
beberapa paket kecil tentang ini
00:02:18
bahwa kita baru saja menginstal Python,
00:02:20
Jadi kita akan pergi ke sini.
00:02:21
Luncurkan terminal Python,
00:02:22
jadi Anda akan mencari Python 3 poin 9
00:02:26
Titik EXE 64-bit, jadi kami akan menjalankannya.
00:02:28
Jadi jika ada halaman ini di sana yang akan terbuka,
00:02:30
Jadi jangan takut ya, kita akan pergi,
00:02:32
Kami tidak akan berbuat banyak ya,
00:02:34
Kami hanya akan mengambil kembali beberapa
00:02:36
kecil dari beberapa anak kecil,
00:02:38
Beberapa permintaan maaf kecil.
00:02:39
Baris kode untuk dieksekusi
00:02:41
bahwa semuanya berhasil.
00:02:42
Bahwa saya akan, tentu saja, menyediakan bagi Anda,
00:02:45
Jadi kita akan install dulu,
00:02:47
Impor autochanger yang
00:02:49
mampu menginstal pustaka,
00:02:51
jadi siapa PIP?
00:02:53
Kami kemudian akan menginstal paket
00:02:55
Siapa yang mampu menangani
00:02:57
Permintaan untuk membayar karena itu
00:02:59
apa yang akan kita coba lakukan di sini,
00:03:01
Jadi kita akan menginstal Request.
00:03:03
Kami akan meninggalkannya.
00:03:05
Menyelesaikan?
00:03:11
Dan kemudian kita akan melanjutkannya.
00:03:13
Menginstal pustaka
00:03:15
panda yang mampu
00:03:17
Mengelola tabel data.
00:03:21
Kami akan melanjutkan instalasi,
00:03:23
Jadi itu sebentar.
00:03:24
Setelah itu kita akan melakukan segalanya.
00:03:25
Instalasi dalam kode yang memungkinkan
00:03:28
Paket yang memungkinkan yang memungkinkan.
00:03:32
Tampilan grafik dan kami akan
00:03:35
tambahkan yang lain
00:03:38
PERPUSTAKAAN REPRESENTASI GRAFIS DI
00:03:40
Melengkapi Matplotlib yaitu Seaborn.
00:03:45
Jadi ini dia.
00:03:51
Instal semua ini?
00:04:04
Dan itu dia. Semuanya diinstal,
00:04:06
Jadi kita akan dapat menutup ini
00:04:07
tab di sana dan sekarang apa itu
00:04:09
harus dilakukan, itu adalah pergi
00:04:11
Periksa konfigurasi Anda.
00:04:13
Jika dia telah memperbaiki le.
00:04:18
Python Config yang perlu dijalankan.
00:04:22
Jadi untuk melakukan ini,
00:04:23
Anda harus pergi ke sini dalam file,
00:04:25
Opsi dan pengaturan dan opsi.
00:04:31
Buka skrip
00:04:34
Python dan periksa apakah ia memiliki
00:04:37
berhasil menginstal dengan baik dan
00:04:40
Pilih LA,
00:04:43
direktori home Python dan karenanya
00:04:45
Kita akan tetap pada yang satu ini.
00:04:47
Saya punya beberapa untuk orang lain
00:04:49
proyek dan kami akan mengklik OK
00:04:51
Jadi semuanya sempurna dan kami memiliki lebih banyak
00:04:53
daripada pergi dan melaksanakan permintaan kami.
00:04:55
Jadi apa yang akan kita coba lakukan?
00:04:56
Kami akan kembali ke situs cuaca di sini,
00:04:59
Jadi saya mengundang Anda untuk melakukan hal yang sama
00:05:00
hal dan kami akan mencoba membawa
00:05:02
data baru.
00:05:03
Jadi inilah mereka,
00:05:04
Ini adalah data observasional
00:05:07
di satu kota.
00:05:10
Bahkan hanya di mana
00:05:11
di sana misalnya di kota,
00:05:12
sekali lagi dari Rennes,
00:05:14
Rennes Saint-Jacques dengan suhu.
00:05:20
Nah, ini dia.
00:05:21
Penuh dengan informasi di sekitar,
00:05:23
dari, cuaca.
00:05:25
Aku ingin memberitahumu,
00:05:26
Itu tidak masalah dan jadi kita akan memilikinya
00:05:28
meniup permintaan kami yang sudah dibuat.
00:05:31
Dan jika kita kembali sedikit,
00:05:32
Mereka akan menunjukkan jalannya kepada kita
00:05:34
yang harus diminta.
00:05:36
Tergantung pada berbeda
00:05:38
Bahasa jadi di sini oleh
00:05:40
Contoh, kita akan memiliki.
00:05:43
Sementara saya tidak salah.
00:05:48
Tidak apa-apa? Ya, itu saja
00:05:50
Area inilah yang harus saya ambil,
00:05:52
Jadi kita akan kembali sedikit
00:05:53
dan kita akan mengambil versi Python
00:05:55
3 dan di sana Dia akan menunjukkan kepada kita dalam
00:05:57
Hampir semua yang kita butuhkan.
00:05:58
Jadi kita memiliki lebih dari sekadar untuk dipilih.
00:06:00
Tapi keseluruhan yang ada di sini? Dan itu dia.
00:06:05
Kami akan menyalin elemen ini
00:06:08
Dan kita akan memasukkannya.
00:06:11
Panggilan kami di sini,
00:06:12
Jadi kita akan pergi ke sini di File.
00:06:14
Permisi, kita akan pergi ke sini
00:06:17
Di Beranda Sumber Baru.
00:06:19
Kami akan berbuat lebih banyak,
00:06:20
Kami akan memilih python kami.
00:06:29
Skrip Python, kami akan
00:06:31
Klik Masuk.
00:06:36
Dia akan meminta kita untuk
00:06:37
tempatkan kode Python kami,
00:06:38
Jadi di sini kita pergi saja.
00:06:40
Salin tempel.
00:06:44
Jadi di sana, untuk kebutuhan pukulan kita akan
00:06:45
tidak bisa mempertahankan sistem mereka sendiri ya,
00:06:47
Karena kami hanya merindukan mereka.
00:06:49
Cara memanggil data pada dasarnya.
00:06:51
Kami lebih suka mencoba membuat
00:06:53
tabel dari semua ini dan oleh karena itu untuk
00:06:55
Bahwa kita harus mengimpor yang baru
00:06:57
perpustakaan jadi yang kita pasang
00:06:59
yang disebut Panda jadi dari
00:07:01
Basis ini akan kami tambahkan pintu.
00:07:05
Panda. Untuk Eddy, begitulah,
00:07:08
Ini adalah alias yang Anda bisa
00:07:09
Buat untuk perpustakaan.
00:07:11
Kami kemudian akan menghapus baris terakhir,
00:07:14
di mana kita memiliki di sini,
00:07:15
Kami akan tetap di sini pada versi
00:07:18
diterjemahkan yang pada dasarnya akan berisi semua
00:07:20
data yang kami minati.
00:07:21
Kami hanya akan menambahkan.
00:07:24
Variabel data baru.
00:07:25
Jadi saya tidak tahu kursus tentang
00:07:27
python ya jadi disana saya tidak
00:07:29
detail tidak terlalu banyak apa yang saya lakukan,
00:07:30
Saya hanya ingin menunjukkan caranya
00:07:32
berfungsi untuk Power Quéry
00:07:33
ini masih kursus Power bi.
00:07:35
Jadi disini kita akan menulis ** point gison
00:07:37
terstandarisasi yang memungkinkan secara tepat
00:07:40
kali kami pulih dari format zona J
00:07:44
untuk dapat mengubahnya menjadi lukisan.
00:07:47
Jadi utara.
00:07:48
Norma
00:07:49
Lise dan kami akan memberitahunya apa
00:07:51
yang ingin kita standarkan.
00:07:52
Jadi itulah array yang didekodekan.
00:07:55
Anda co Mati dan kemudian kita akan kembali padanya.
00:08:01
Nilai data dan kami akan menguji semua itu.
00:08:04
Lihat bagaimana kelanjutannya.
00:08:09
Jadi di sana ia akan terhubung ke kernel python.
00:08:12
Oh jadi saya punya sedikit masalah,
00:08:14
Kita akan lihat apa yang terjadi.
00:08:19
Jadi ya, ada cangkang kecil
00:08:21
dalam kode saya yang saya ubah,
00:08:22
Jadi saya akan memasukkan semuanya ke dalam satu
00:08:24
dalam file teks yang tersedia di
00:08:26
file yang sama di sana dengan sisa
00:08:29
elemen dan jadi saya akan pergi impor
00:08:31
kali ini dengan klik OK.
00:08:38
Jadi di sana, saya mengimpor tabel.
00:08:43
Jadi di sana saya melihat bahwa saya memiliki objek
00:08:45
data jadi berpotensi saya bisa
00:08:46
bahkan menentukan beberapa tabel
00:08:47
dalam permintaan saya
00:08:49
dan setelah selesai dan
00:08:51
Nah saya lihat datanya adalah
00:08:53
OK jadi saya akan pergi dan menang.
00:08:59
Jadi itu saja, biasanya,
00:09:01
Ini sangat menarik karena.
00:09:03
Saya dapat mengambil sepotong kode pada
00:09:06
Internet kode Python untuk saat itu
00:09:09
impor ke Power, Cory,
00:09:11
sedangkan jika saya harus,
00:09:13
oleh karena itu potensi untuk dapat,
00:09:14
Saya punya lebih banyak pertanyaan.
00:09:16
Dan lagi,
00:09:17
Urus
00:09:19
koneksi yang belum tentu
00:09:20
sederhana dan jadi di sini bah itu,
00:09:22
Itu sangat cepat.
00:09:24
Jika ada di antara Anda yang tahu
00:09:25
sudah sedikit Python,
00:09:27
Nah, Anda benar-benar bisa membuat kode
00:09:30
impor data Anda sendiri dari A
00:09:32
ke Z dan tiba-tiba untuk melihat langsung.
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résultat(s)
00:00:00
Assim, entre os tipos de chamadas
00:00:01
dados ligeiramente mais complexos,
00:00:04
Vamos ter novos modelos
00:00:05
que foram
00:00:07
adicionado por poder de correio,
00:00:08
que é o facto de poder
00:00:10
Python ou R para
00:00:13
vá e faça esses pedidos.
00:00:15
Portanto, já o temos em primeiro lugar
00:00:16
sobre tudo o que é exigido num
00:00:18
nova fonte de dados.
00:00:19
Então, aqui se eu entrar em add-ins.
00:00:25
Ele vai poder me propor.
00:00:28
O Python. Por conseguinte,
00:00:30
aqui, um script em Python e nós também vamos
00:00:33
Ter a capacidade de ir mesmo quando
00:00:35
quando a tabela já estiver importada,
00:00:37
ir escrever romances,
00:00:39
depilação escrita diretamente em Python.
00:00:41
Então, por que é interessante?
00:00:43
Bem, porque alguns tipos
00:00:45
Conexões com foguetes
00:00:47
vão ser bastante complexos,
00:00:49
Haverá muita romanização para fazer
00:00:52
Sistemas de conexão um pouco
00:00:54
complicado e assim Python é quando
00:00:56
ainda mais confortável fazendo esse cara
00:00:58
de manipulação sucessiva.
00:01:01
E assim vamos ser capazes de usá-lo corretamente
00:01:04
para gerir todos estes casos complexos.
00:01:07
E depois para tudo o que é reprocessado
00:01:09
uma vez que a tabela é importada.
00:01:11
Na verdade
00:01:12
o Python também pode ter o seu
00:01:14
juros, uma vez que terá
00:01:16
Bibliotecas específicas
00:01:17
ao reprocessamento dos dados e
00:01:20
então potencialmente ser capaz de fazer
00:01:21
coisas que você não pode executar
00:01:23
não podia fazer ou fazer
00:01:25
Então é um pouco mais complexo
00:01:27
Para poder executar isso, já vamos
00:01:29
ter que instalar um sistema que permita
00:01:31
para executar piton em sua estação.
00:01:34
Então, TI para isso,
00:01:36
Vamos continuar.
00:01:38
O site depython.org onde eu lhe digo
00:01:42
convida-o a descarregar o mais recente
00:01:45
versão do Python.
00:01:47
Nós vamos baixar isso e eu vou deixar você
00:01:49
em seguida, solicita para instalá-lo.
00:01:56
Portanto, não há nada de especial a fazer.
00:01:57
Vamos usar a configuração clássica.
00:02:09
Então é isso que a instalação é feita,
00:02:12
Vamos conseguir fechar isto e depois vamos
00:02:14
precisa instalar alguns pequenos,
00:02:17
Alguns pacotes pequenos sobre isso
00:02:18
que acabamos de instalar a partir do Python,
00:02:20
Então nós vamos passar por aqui.
00:02:21
Inicie o terminal Python,
00:02:22
então você vai procurar Python 3 ponto 9
00:02:26
64-bit dot exe, então vamos executá-lo.
00:02:28
Então, se houver esta página, vai abrir,
00:02:30
Então não tenha medo hein, nós vamos,
00:02:32
Não vamos fazer muito hein, hein,
00:02:34
Vamos pegar apenas alguns
00:02:36
alguns pequeninos,
00:02:38
Um pouco desculpe.
00:02:39
Linha de código a ser executada
00:02:41
que tudo funciona.
00:02:42
Que, naturalmente, vos colocarei à disposição,
00:02:45
Então vamos instalar primeiro,
00:02:47
Importar a biblioteca que é
00:02:49
capaz de instalar bibliotecas,
00:02:51
Então, quem é PIP?
00:02:53
Em seguida, vamos instalar um pacote
00:02:55
que é capaz de lidar com
00:02:57
pedidos a serem pagos, uma vez que é
00:02:59
O que vamos tentar fazer aqui,
00:03:01
Então nós vamos e instalar o pedido.
00:03:03
Nós vamos deixá-lo.
00:03:05
Resolver?
00:03:11
E então vamos continuar com isso.
00:03:13
Instalação da biblioteca
00:03:15
panda que é capaz de
00:03:17
Gerenciar tabelas de dados.
00:03:21
Vamos continuar com a instalação,
00:03:23
Então isso é por um pouco.
00:03:24
Depois disso, teremos feito tudo.
00:03:25
Instalação em código que permite uma
00:03:28
pacote que permite a quem permite.
00:03:32
Exibição de gráfico e nós vamos
00:03:35
Acrescente ainda outro
00:03:38
Biblioteca de representação gráfica em
00:03:40
Matplotlib add-on, que é Seaborn.
00:03:45
Então vamos lá.
00:03:51
Instalar tudo isso?
00:04:04
Aqui tens. Tudo está instalado,
00:04:06
Então nós vamos conseguir fechar isso
00:04:07
tab lá e agora o que ele
00:04:09
Vai ter alguma coisa para fazer, vai ficar tudo bem
00:04:11
Faça check-in da sua configuração.
00:04:13
Se ele reparou o le.
00:04:18
A configuração do Python que precisa ser executada.
00:04:22
Então, para fazer isso,
00:04:23
você terá que ir aqui para arquivar,
00:04:25
Opções e Configurações e Opções.
00:04:31
Ir para Criação de Scripts
00:04:34
Python e verifique se ele tem
00:04:37
Bem gerido para ir e instalar e
00:04:40
Selecione o LA,
00:04:43
o diretório base Python e, portanto,
00:04:45
Vamos ficar com este.
00:04:47
Tenho vários para outros
00:04:49
projetos e vamos clicar em OK
00:04:51
Então tudo é perfeito e temos mais
00:04:53
do que ir e executar a nossa consulta.
00:04:55
Então, o que vamos tentar fazer?
00:04:56
Vamos voltar ao site do tempo aqui,
00:04:59
Por isso, convido-vos a fazer o mesmo
00:05:00
e vamos tentar trazer
00:05:02
novos dados.
00:05:03
Então, eles estão aqui lá,
00:05:04
Estes são os dados observacionais
00:05:07
em um sobre cidades.
00:05:10
Na verdade, simplesmente onde
00:05:11
lá, por exemplo, na cidade,
00:05:12
mais uma vez de Rennes,
00:05:14
Rennes Saint-Jacques com a temperatura.
00:05:20
Aqui estão eles.
00:05:21
Cheio de informações em torno do,
00:05:23
do, do tempo.
00:05:25
Quero dizer-lhe,
00:05:26
seja o que for, e por isso vamos ter alguns
00:05:28
o nosso pedido que já foi feito.
00:05:31
E se voltarmos a subir um pouco,
00:05:32
Eles vão nos mostrar o caminho
00:05:34
dos quais deve ser um pedido.
00:05:36
Dependendo dos diferentes tipos de
00:05:38
línguas tão aqui por
00:05:40
exemplo, vamos ter.
00:05:43
Portanto, não estou errado.
00:05:48
É razoável? Sim, é isso
00:05:50
Essa é a área que eu tenho que tomar,
00:05:52
Então vamos voltar a subir um pouco
00:05:53
e vamos pegar a versão Python
00:05:55
3 e então ele vai nos dizer em
00:05:57
Venda por atacado tudo o que precisamos.
00:05:58
Por isso, só temos de ir selecionados.
00:06:00
Mas o conjunto que está aqui? Aqui tens.
00:06:05
Vamos copiar este elemento
00:06:08
E nós vamos colocá-lo.
00:06:11
O nosso apelo aqui,
00:06:12
Então nós vamos passar aqui para o arquivo.
00:06:14
Desculpe-me, vamos aqui
00:06:17
Em Casa Nova Fonte.
00:06:19
Vamos fazer mais,
00:06:20
Vamos selecionar o nosso python.
00:06:29
Script Python, vamos
00:06:31
Clique em Entrar.
00:06:36
Ele vai pedir-nos para
00:06:37
colocar o nosso código Python,
00:06:38
Então aqui vamos nós.
00:06:40
Copie e cole.
00:06:44
Então, para o bem do momento, nós vamos
00:06:45
Eles não podem manter seu próprio sistema, hein,
00:06:47
Porque só sentimos falta deles.
00:06:49
Como basicamente chamar os dados.
00:06:51
Vamos tentar criar um
00:06:53
tabela de tudo isso e, portanto, para
00:06:55
Vamos ter que importar um novo
00:06:57
livraria, a que montamos
00:06:59
que é chamado Panda assim de
00:07:01
Esta base, nós vamos e adicionar uma porta.
00:07:05
Panda. Para Eddy, lá está,
00:07:08
É um alias que pode ser
00:07:09
Crie para a livraria.
00:07:11
Vamos então apagar as últimas linhas,
00:07:14
Aqui temos aqui,
00:07:15
Vamos ficar aqui na versão
00:07:18
decodificado que basicamente conterá todos os
00:07:20
os dados que nos interessam.
00:07:21
Vamos apenas acrescentar.
00:07:24
Uma nova variável de dados.
00:07:25
Então eu não conhecia um curso sobre
00:07:27
o Python hein, então lá eu não
00:07:29
não muito detalhado o que estou fazendo,
00:07:30
Eu só quero mostrar-lhe como
00:07:32
ele funciona para Power quéry
00:07:33
ainda é um curso de Power bi.
00:07:35
Então aqui vamos escrever ** dot gison
00:07:37
que permite uma
00:07:40
uma vez que tenhamos recuperado do formato de zona J
00:07:44
para poder transformá-lo numa pintura.
00:07:47
Então norte.
00:07:48
Norma
00:07:49
Lise e nós vamos dizer-lhe o que
00:07:51
que queremos padronizar.
00:07:52
Então essa é a matriz decodificada.
00:07:55
Você está co morto e então vamos voltar para ele.
00:08:01
O valor dos dados e vamos testar tudo isso.
00:08:04
Vamos ver o que acontece.
00:08:09
Então lá ele vai se conectar ao kernel python.
00:08:12
Ah, então eu tenho um pequeno problema,
00:08:14
Vamos ver o que acontece.
00:08:19
Então, sim, houve um pequeno erro de digitação
00:08:21
no meu código que eu mudei,
00:08:22
Então eu vou colocar tudo isso em um
00:08:24
num ficheiro de texto disponível em
00:08:26
o mesmo ficheiro que o resto da seringa
00:08:29
elementos e por isso vou importar
00:08:31
desta vez, clicando em OK.
00:08:38
Então agora eu me preocupo com as mesas.
00:08:43
Então agora eu vejo que eu tenho um objeto
00:08:45
dados tão potencialmente eu poderia
00:08:46
Até mesmo definir várias tabelas
00:08:47
dentro do meu pedido
00:08:49
E uma vez feito e
00:08:51
Bem, vejo que os dados são
00:08:53
Ok, então eu vou levá-lo embora.
00:08:59
Então é isso, normalmente,
00:09:01
É super interessante porque.
00:09:03
Consegui recuperar um trecho de código de
00:09:06
Internet um código Python para então
00:09:09
importá-lo para Power, Cory,
00:09:11
Considerando que se eu tivesse que fazê-lo,
00:09:13
por conseguinte, potencialmente capaz de,
00:09:14
Tenho muito mais perguntas.
00:09:16
E novamente,
00:09:17
Gerir sistemas de gestão
00:09:19
conexão que não são necessariamente
00:09:20
E aqui está isto,
00:09:22
Aconteceu muito rapidamente.
00:09:24
Se algum de vocês está familiarizado com
00:09:25
já um pouco de Python,
00:09:27
Bem, você pode ir codificando
00:09:30
sua própria importação de dados de A
00:09:32
para Z e, como resultado, para ver diretamente.
00:09:34
O resultado aqui?

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