Power BI - Faire une requête Python Tutoriels

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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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résultat(s)
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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,
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hair removal directly written in Python.
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So why is it interesting?
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Well, because some types
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connections to rockets
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are going to be quite complex,
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There will be a lot of romanization to do
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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.
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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
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interest since it will have
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libraries that are specific
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to the reprocessing of the data and
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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
00:01:42
invite to download here the latest
00:01:45
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.
00:01:57
We will use the classic installation.
00:02:09
So here the installation has finished,
00:02:12
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
Das Ergebnis hier?

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résultat(s)
00:00:00
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
00:00:30
aquí, un script en Python y también lo haremos
00:00:33
tener la capacidad de ir incluso cuando
00:00:35
cuando la tabla ya está importada,
00:00:37
para ir a realizar novelas,
00:00:39
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
00:00:54
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
00:01:04
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.
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¿El resultado aquí?

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résultat(s)
00:00:00
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,
00:00:08
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.
00:00:28
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,
00:00:37
om romans te gaan opvoeren,
00:00:39
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
00:00:47
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
00:07:20
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
00:07:29
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.
00:07:52
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.
00:08:09
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
00:09:19
verbindingen die niet noodzakelijkerwijs
00:09:20
eenvoudig en zo hier bah dat,
00:09:22
Het ging heel snel.
00:09:24
Als iemand van jullie het weet
00:09:25
al een beetje de Python,
00:09:27
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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Então, entre os tipos de chamadas
00:00:01
dados ligeiramente mais complexos,
00:00:04
Vamos ter novos modelos
00:00:05
muito interessante que têm sido
00:00:07
adicionado por mail power,
00:00:08
que é o fato de ser capaz de
00:00:10
executar Python ou R para
00:00:13
vá e faça esses pedidos.
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Então, nós já temos isso em primeiro lugar.
00:00:16
sobre tudo o que é necessário para uma
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Nova fonte de dados.
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Então, aqui, se eu entrar nos complementos.
00:00:25
Ele será capaz de me oferecer de repente.
00:00:28
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,
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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
00:05:28
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.
00:05:36
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
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Tak więc wśród rodzajów połączeń
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nieco bardziej złożone dane,
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Będziemy mieli nowe modele
00:00:05
bardzo interesujące, które zostały
00:00:07
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.
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Panda. Do Eddy'ego, proszę bardzo,
00:07:08
To alias, który możesz
00:07:09
Utwórz dla biblioteki.
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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.
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Więc nie znałem kursu na
00:07:27
Python huh, więc tam nie mam
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nie za bardzo wyszczególniłem to, co robię,
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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।
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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
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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.
00:09:03
मैं कोड का एक टुकड़ा पुनर्प्राप्त करने में सक्षम था
00:09:06
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,
00:09:14
मेरे पास और भी कई सवाल हैं।
00:09:16
और फिर से,
00:09:17
प्रबंध
00:09:19
कनेक्शन जो आवश्यक नहीं हैं
00:09:20
सरल और यहाँ यहाँ है कि,
00:09:22
यह बहुत तेज था।
00:09:24
यदि आप में से कोई भी जानता है
00:09:25
पहले से ही थोड़ा सा पायथन,
00:09:27
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।
00:09:34
यहां परिणाम?

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résultat(s)
00:00:00
Quindi, tra i tipi di chiamate
00:00:01
dati leggermente più complessi,
00:00:04
Avremo nuovi modelli
00:00:05
molto interessanti che sono stati
00:00:07
aggiunto da mail power,
00:00:08
che è il fatto di poter
00:00:10
eseguire Python o R per
00:00:13
Vai e fai queste richieste.
00:00:15
Quindi ce l'abbiamo già in primo luogo
00:00:16
su tutto ciò che è richiesto un
00:00:18
Nuova origine dati.
00:00:19
Quindi qui, se vado nei complementi.
00:00:25
Sarà in grado di offrirmi all'improvviso.
00:00:28
Il Python. Pertanto
00:00:30
qui, uno script in Python e ci sarà anche
00:00:33
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.
00:00:41
Allora perché è interessante?
00:00:43
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 '
00:00:54
complicato e così Python è quando
00:00:56
Ancora più a suo agio facendo questo ragazzo
00:00:58
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.
00:01:07
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
00:01:27
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.
00:01:34
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
00:09:32
a Z e improvvisamente a vedere direttamente.
00:09:34
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résultat(s)
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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.
00:00:28
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
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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.
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Saya dapat mengambil sepotong kode pada
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Internet kode Python untuk saat itu
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impor ke Power, Cory,
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sedangkan jika saya harus,
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oleh karena itu potensi untuk dapat,
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Saya punya lebih banyak pertanyaan.
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Dan lagi,
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Urus
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koneksi yang belum tentu
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sederhana dan jadi di sini bah itu,
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Itu sangat cepat.
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Jika ada di antara Anda yang tahu
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sudah sedikit Python,
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Nah, Anda benar-benar bisa membuat kode
00:09:30
impor data Anda sendiri dari A
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ke Z dan tiba-tiba untuk melihat langsung.
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Hasilnya di sini?

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résultat(s)
00:00:00
Assim, entre os tipos de chamadas
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dados ligeiramente mais complexos,
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Vamos ter novos modelos
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que foram
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adicionado por poder de correio,
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que é o facto de poder
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Python ou R para
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vá e faça esses pedidos.
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Portanto, já o temos em primeiro lugar
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sobre tudo o que é exigido num
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nova fonte de dados.
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Então, aqui se eu entrar em add-ins.
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Ele vai poder me propor.
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O Python. Por conseguinte,
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aqui, um script em Python e nós também vamos
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Ter a capacidade de ir mesmo quando
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quando a tabela já estiver importada,
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ir escrever romances,
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depilação escrita diretamente em Python.
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Então, por que é interessante?
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Bem, porque alguns tipos
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Conexões com foguetes
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vão ser bastante complexos,
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Haverá muita romanização para fazer
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Sistemas de conexão um pouco
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complicado e assim Python é quando
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ainda mais confortável fazendo esse cara
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de manipulação sucessiva.
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E assim vamos ser capazes de usá-lo corretamente
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para gerir todos estes casos complexos.
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E depois para tudo o que é reprocessado
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uma vez que a tabela é importada.
00:01:11
Na verdade
00:01:12
o Python também pode ter o seu
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juros, uma vez que terá
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Bibliotecas específicas
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ao reprocessamento dos dados e
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então potencialmente ser capaz de fazer
00:01:21
coisas que você não pode executar
00:01:23
não podia fazer ou fazer
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Então é um pouco mais complexo
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Para poder executar isso, já vamos
00:01:29
ter que instalar um sistema que permita
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para executar piton em sua estação.
00:01:34
Então, TI para isso,
00:01:36
Vamos continuar.
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O site depython.org onde eu lhe digo
00:01:42
convida-o a descarregar o mais recente
00:01:45
versão do Python.
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Nós vamos baixar isso e eu vou deixar você
00:01:49
em seguida, solicita para instalá-lo.
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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,
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Vamos conseguir fechar isto e depois vamos
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precisa instalar alguns pequenos,
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Alguns pacotes pequenos sobre isso
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que acabamos de instalar a partir do Python,
00:02:20
Então nós vamos passar por aqui.
00:02:21
Inicie o terminal Python,
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então você vai procurar Python 3 ponto 9
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64-bit dot exe, então vamos executá-lo.
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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,
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Vamos pegar apenas alguns
00:02:36
alguns pequeninos,
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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,
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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
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pedidos a serem pagos, uma vez que é
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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
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panda que é capaz de
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Gerenciar tabelas de dados.
00:03:21
Vamos continuar com a instalação,
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Então isso é por um pouco.
00:03:24
Depois disso, teremos feito tudo.
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Instalação em código que permite uma
00:03:28
pacote que permite a quem permite.
00:03:32
Exibição de gráfico e nós vamos
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Acrescente ainda outro
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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,
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Então nós vamos conseguir fechar isso
00:04:07
tab lá e agora o que ele
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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.
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A configuração do Python que precisa ser executada.
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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
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Bem gerido para ir e instalar e
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Selecione o LA,
00:04:43
o diretório base Python e, portanto,
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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,
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mais uma vez de Rennes,
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Rennes Saint-Jacques com a temperatura.
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Aqui estão eles.
00:05:21
Cheio de informações em torno do,
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do, do tempo.
00:05:25
Quero dizer-lhe,
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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,
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Eles vão nos mostrar o caminho
00:05:34
dos quais deve ser um pedido.
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Dependendo dos diferentes tipos de
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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
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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
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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
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Em Casa Nova Fonte.
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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
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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
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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.
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Panda. Para Eddy, lá está,
00:07:08
É um alias que pode ser
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Crie para a livraria.
00:07:11
Vamos então apagar as últimas linhas,
00:07:14
Aqui temos aqui,
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Vamos ficar aqui na versão
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decodificado que basicamente conterá todos os
00:07:20
os dados que nos interessam.
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Vamos apenas acrescentar.
00:07:24
Uma nova variável de dados.
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Então eu não conhecia um curso sobre
00:07:27
o Python hein, então lá eu não
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não muito detalhado o que estou fazendo,
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Eu só quero mostrar-lhe como
00:07:32
ele funciona para Power quéry
00:07:33
ainda é um curso de Power bi.
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Então aqui vamos escrever ** dot gison
00:07:37
que permite uma
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uma vez que tenhamos recuperado do formato de zona J
00:07:44
para poder transformá-lo numa pintura.
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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.
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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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