Python_presentation_data_science_lecture.pptx

Python for Beginners:
Use GenAI to help you
-Colab AI-
Kai-Yuan, Hsiao

Python IDE
Python shell Atom Visual Studio Code Sublime Jupyter
Notepad++ Spyder PyCharm Google Colab Cursor

Colab
• Prerequisites : We assume you are already have a google account
• How to open google colab?
• Just search “colab”

Colab
Someone will see this screen Someone will see this screen
Different from login the google account

• Where is this colab file?
• In your google drive
Colab

• Another way to open colab
Colab

• Connect / Changing Runtime
• Every time you open the colab file, you should connect the server first.
Click!
Getting Started

• Connect / Changing Runtime
• If you want to use “GPU”, click on “Runtime” > “Change Runtime Type” and
select “GPU”for “Hardware Accelerator”
Getting Started

• Creating a new “cell”
• You can create two kinds of cell, one is “code” by clicking +Code, another is
text cell by clicking +Text.
• There are options you can move your cell up or down or copy or delete it.
Code Cell
Text Cell
Getting Started

• You can type python code in code cell, or use “!”to change the code cell to
treating the input as a shell script to install python module or do something.
Python
shell script
shell script
Other magic commands are listed here
Getting Started

• Click on the play button to execute a specific cell
• Other options to run the code
Executing Code Block

• File Folder
• Click the folder icon on the screen-
left to view your current files.
• If the files are not immediately
shown, click the refresh button.
• Note!!! Files are temporarily stored,
and it will be removed once you end
your session.
Folder icon
refresh
File Manipulation

• Upload files
Click the upload icon
to upload local files
● Download files ● Get files current path
Click “ ”
⋮ and download
button to download files
Click “ ”
⋮ and copy path
button to get the path
File Manipulation

• Mounting Google Drive
• Click on the Google drive icon and allow the connect message
File Manipulation

• Saving Notebook
• Download the .ipynb file to your local device
( File > Download .ipynb)
• Save the colab notebook to your google drive
( File > Save a copy in Drive)
• Convert .ipynb to .py and download file
( File > Download .py)
File Manipulation

• If user does not interact with his Google Colab notebook for more than 90
minutes, its instance is automatically terminated.
• GPU usage is not unlimited. (the max gpu usage 12 hrs)
Colab Limit

-Basic Concept-
Kai-Yuan, Hsiao

Your first program
使用 Colab AI 修改程式碼，使 python 對「你」打
招呼
Practice

Your first program
使用 Colab AI 修改程式碼，使 python 對「小白」打招
呼
Practice
Colab AI 會讀取前
面的資訊，包括
Markdown 註解
# 後面的字是註解

Strings
• Show the output – “print()”
You need to use quotation(“ ”) for strings
You can use + to connect strings
You can use * to repeat strings

Python as a calculator
• Just try it! Click play button or try shift+enter
運算子功能範例
+ 加 a + b
- 減 a - b
* 乘 a * b
** 指數 a ** b
/ 除 a / b
// 整數除法 a // b
% 取餘數 a % b

Assign
• a = b means b (object) has been assigned to a (variable)
運算子功能範例
= 指派 a = b
+= 相加同時指派 a += b
-= 相減同時指派 a -= b
*= 相乘同時指派 a *= b
**= 取指數同時指派 a **= b
/= 相除同時指派 a /= b
/= 整數相除同時指派 a //= b
%= 取餘數同時指派 a %= b
You don’t need to use quotation(“ ”) for variable

Assign
• How to know a is equal to b ?
You can use double equal to identify
Boolean
Boolean

Variable
String Data Types
-string
Numeric Data Types
-int
-float
-boolean
Containers Data Types
-list
-tuple
-set
-dict

整數
數字以十進位的 (decimal) 整數型態 (integral type) 的字面常數
1235 ; 99999 ; 33
(Slide Credit : Santy)
Variable Type

浮點數
帶小數點的數字都為浮點數型態 (floating-point type)
的字面常數
12.35 ; 99.999 ; 3.3 ; 1.125e-1 ; 3.521e4
Variable Type

布林值
表達正確（ True ）或是錯誤（ False ）以及空變數 null
Variable Type

• Numeric Data Types
You can use type to check variable type
Variable Type

字串
以單引號或雙引號為起來的 Unicode 字元都是字串字面常
數
例如：” 1235” ; ”Hello World”
Variable Type

• String Data Types
Variable Type

串列
串列（ List ）可變資料型態，有順序的資料集合
Variable Type

序對
Tuple 不可變資料型態，有順序的資料集合
序列型態 (sequence type) 的索引符號，或用作定義串列
(list)
Variable Type

集合
Set 無順序的資料集合
Variable Type

字典
鍵值對（ Key-Value Pair ）的集合
Variable Type

• Container Data Types
You can use [ ] to define list
You can use ( ) to define tuple
You can use { } to define set
You can use { } and call the key to define dict
Variable Type

• Another story to explain variable and data types
CUP_A = 30 （整數）
CUP_B = 30.5 （浮點
數）
CUP_C = " 杯子 " （字串）
Variable Type

補充資料
識別字：
Python 識別符號是函式、變數、類等的名稱
1.識別符號可以包含字母（大寫或小寫），數字（ 0-9 ）或下劃線（ _ ）
例如： last_name1 ， my_first_name 和 CapName 是合法識別符號。
2.識別符號不能以數字來開頭
例如， 1last_name 是非法識別符號。
3.關鍵字不允許作為為識別符號的名稱。
4.識別符號中不允許使用諸如 $, !, @, #, % 等特殊符號。
5.Python 識別符號沒有長度限制
6.Python 識別符號中不允許出現空格
命名規則

補充資料
1.由於 Python 區分大小寫，所以大寫和小寫的變數是不同的。
例如： last_name 和 LAST_name 是兩個不同的變數。
2.使用有意義的變數名稱，提高程式的可讀性。
3.如果變數中包含多個單詞，它們應該用下劃線分開。
4.駝峰式大小寫，大寫駝峰型 (upper camel case) 或是小寫駝峰型 (lower camel
case)
1. 大寫駝峰型 SimpleGame
2. 小寫駝峰型 simpleGame
識別符號要點

• import package (as name)
• 導入套件 A ( 且縮寫為 name)
導入 pandas 套件，並縮寫為 pd
導入 numpy 套件，並縮寫為 np
Package

• package(/name).function()
• 套件名稱 ( 或縮寫 ). 功能名稱 ()
pd 套件裡的 DataFrame 功能
pd 套件裡 read_csv 功能
Package

• from package import module
• 從套件 A 導入特定功能，以此方式宣告時，在使用上就不需要 package.
從 random 套件中導入 randint 功能
使用 randint 隨機從 1 到 100 抽一個數字
Package

-Case Study (TVL)-
Kai-Yuan, Hsiao

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VOLLEBALL
Photo credit: 排球少年

Import Data
使用 Colab AI 撰寫程式碼讀入 excel 資料
Practice

• pd.read_csv()
• 讀取 csv 檔
• pd.read_excel()
• 讀取 excel(.xlsx) 檔
Import Data

Show Data
使用 Colab AI 撰寫程式碼印出前 10 筆資料
Practice

• a.head()
• 印出前十筆資料
• a.tail()
• 印出最後十筆資料
Show Data

Intro
Index 索引
欄位名稱

Columns
秀出所有的欄位名稱
Practice

Columns
將欄位名稱 No 改為背號
Practice

Select Columns
印出叫做隊伍的欄位
Practice

• 表 [“ 欄位名稱” ]
• 選擇一個欄位 ( 隊伍 )
• 表 [[“ 欄位名稱 1”,” 欄位名稱 2”]]
• 選擇多個欄位 ( 隊伍 , 球員 )
Select Columns

Select Rows
選擇前三筆資料
Practice

• 表 [ 起始 index( 含 ) : 終點 index( 不含 )]
• 選擇多列資料
• 表 [:]
• 冒號的多重用法
Select Rows

Select Rows
選擇第 1,3,6 筆資料
Practice

Select Rows and Columns
找出前三筆資料的球員姓名
Practice

• 表 [“ 欄位名稱” ] [ 起始 index( 含 ) : 終點 index( 不含 )]
• 選擇特定欄位多列資料
• 表 [[“ 欄位名稱 1”,” 欄位名稱 2”]] [ 起始 index( 含 ) : 終點 index( 不含 )]
• 選擇多欄位多列資料

攻擊得分大於 350 的資料
Practice

• 表 [ 條件 ]
• 篩選符合單一條件的資料
• 表 [( 條件 1)&( 條件 2)]
• 篩選符合複合條件的資料

Merge
讀入男子組 _002 的分頁後，將兩份資料合併
Practice

Merge
Practice
不如預期

Merge
Practice
出現多餘欄位

Add Column
新增一個欄位叫總得分，總得分為攻擊得分 + 攔網得分 + 發球得分
Practice
幻想出來的欄位

Add Column
新增一個欄位叫「每局平均總得分 / 局數」
Practice
新增一個欄位叫「性別」
Practice

Drop Column
刪除欄位 No
Practice

• 表 .drop( 欄位名稱 ,axis=1)
• 刪除資料欄位
Drop Column

Descriptive Statistics
對 merged_data 做敘述統計
Practice

• 表 .describe()
• 連續型欄位敘述統計
• 表 .describe(include=[”object”])
• 類別型欄位敘述統計
• 表 [ 欄位名稱 ].value_counts()
• 類別型欄位值分佈情形

• 表 [ 欄位名稱 ].min()
• 取最小值
• 表 [ 欄位名稱 ].max()
• 取最大值
• 表 [ 欄位名稱 ].mean()
• 取平均數
• 表 [ 欄位名稱 ].mode()
• 取眾數
• 表 [ 欄位名
稱 ].median()
• 取中位數
• 表 [ 欄位名稱 ].std ()
• 取標準差

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