Přesun iloc[] a loc[] do čtení na doma + úpravy

ZelenyMartin · ZelenyMartin · commit b884fb88a0ba · 2023-04-22T14:20:32.000+02:00
Related: #56
diff --git a/bonusy/bonusove-pandas/assets/staty.json b/bonusy/bonusove-pandas/assets/staty.json
diff --git a/bonusy/bonusove-pandas/cisla-radku.md b/bonusy/bonusove-pandas/cisla-radku.md
diff --git a/bonusy/bonusove-pandas/entry.yml b/bonusy/bonusove-pandas/entry.yml
@@ -0,0 +1,6 @@
+title: Bonusové Pandas
+lead: Speciální věci z Pandas
+sections:
+  - cisla-radku
+  - indexy
+  - pandas-python
diff --git a/bonusy/bonusove-pandas/excs/ceska-jmena/assets/jmena.csv b/bonusy/bonusove-pandas/excs/ceska-jmena/assets/jmena.csv
@@ -1,4 +1,4 @@
-jméno,četnost,věk,pohlaví,svátek,původ
+jmeno,cetnost,vek,pohlavi,svatek,puvod
 Jiří,296090,49,m,24.4,řecký
 Jan,293938,40,m,24.6. a 6.7,hebrejský
 Petr,272135,42,m,22.2. a 29.6,řecký
@@ -98,4 +98,4 @@ Jindřich,26230,51,m,15.7,německý
 Vlastimil,26014,54,m,17.3,slovanský
 Iva,26003,46,ž,1.12,slovanský
 Miloš,25509,53,m,25.1,slovanský
-Zdenka,25416,68,ž,23.6,slovanský
+Zdenka,25416,68,ž,23.6,slovanský
diff --git a/bonusy/bonusove-pandas/excs/ceska-jmena/exercise.md b/bonusy/bonusove-pandas/excs/ceska-jmena/exercise.md
@@ -3,16 +3,16 @@ title: Česká jména
 demand: 2
 ---
 
-Stáhni si soubor [jmena.csv](assets/jmena.csv), který obsahuje tabulku 100 nejpoužívanějších českých křestních jmen seřazených od nejpoužívanějšího k nejméně používanému. Pomocí Pandas načti tuto tabulku jako DataFrame. Jako index zvol sloupec s názvem 'jméno'.
+Stáhni si soubor [jmena.csv](assets/jmena.csv), který obsahuje tabulku 100 nejpoužívanějších českých křestních jmen seřazených od nejpoužívanějšího k nejméně používanému. Pomocí Pandas načti tuto tabulku jako DataFrame. Jako index zvol sloupec s názvem 'jmeno'.
 
 Datový soubor obsahuje následující sloupečky
 
-- **jméno** \- křestní jméno
-- **četnost** \- počet obyvatel ČR mající toto jméno
-- **věk** \- průměrný věk nositelů jména
-- **pohlaví** \- zda je jméno mužské či ženské
-- **svátek** \- datum, kdy má dané jméno svátek
-- **původ** \- původ jména
+- **jmeno** \- křestní jméno
+- **cetnost** \- počet obyvatel ČR mající toto jméno
+- **vek** \- průměrný věk nositelů jména
+- **pohlavi** \- zda je jméno mužské či ženské
+- **svatek** \- datum, kdy má dané jméno svátek
+- **puvod** \- původ jména
 
 Vyřešte následující úkoly.
 
diff --git a/bonusy/bonusove-pandas/indexy.md b/bonusy/bonusove-pandas/indexy.md
@@ -15,7 +15,7 @@ To, jaký sloupec má být použit jako index, řeší funkce `set_index()`. Ta
 ```py
 import pandas
 staty = pandas.read_json("staty.json")
-staty = staty.set_index("name")
+staty.set_index("name", inplace=True)
 ```
 
 Úspěch našeho počínání si můžeme zkontrolovat pomocí příkazu `staty.index`, který nám zobrazí informace o indexu.
diff --git a/bonusy/bonusove-pandas/pandas-python.md b/bonusy/bonusove-pandas/pandas-python.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-## Čtení na doma
+## Z Pandas a do Pandas
 
 `DataFrame` nejsou uzavřeným světem, ale umožňují snadný převod na seznamy, případně můžeme naopak převést seznam na `DataFrame`.
 
diff --git a/bonusy/entry.yml b/bonusy/entry.yml
@@ -1,5 +1,6 @@
 title: Bonusové kapitoly
-lead: Bonusové kapitoly
+lead: Další speciality datové analýzy v Pythonu
 lessons:
   - datum
-  - jupyter
+  - jupyter
+  - bonusove-pandas
diff --git a/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/assets/nakupy copy.csv b/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/assets/nakupy copy.csv
diff --git a/python-pro-data-1/nacteni-dat/entry.yml b/python-pro-data-1/nacteni-dat/entry.yml
@@ -3,6 +3,4 @@ lead: Pojďme načíst data do pandas a podívat se na ně
 sections:
   - nacteni-dat
   - vyber-sloupcu
-  - cisla-radku
   - excs
-  - indexy
diff --git a/python-pro-data-1/nacteni-dat/excs/nabidky/exercise.md b/python-pro-data-1/nacteni-dat/excs/nabidky/exercise.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: Nabídky práce
-demand: 2
+demand: 1
 ---
 
 Stáhni si soubor [DataAnalyst.csv](assets/DataAnalyst.csv) se seznamem nabídek práce pro datové analytiky. Soubor byl stažen z webu [Kaggle.com](https://www.kaggle.com/andrewmvd/data-analyst-jobs), kde najdeš spoustu zajímavých dat, na kterých se můžeš učit, jak analyzovat data.
@@ -10,5 +10,3 @@ Ale zpět k našim úkolům.
 1. Načti data do `DataFrame`, který si pojmenuj `jobs`.
 1. Nech si zobrazit názvy sloupců, které jsou v souboru uloženy.
 1. Podívej se, kolik má soubor řádek.
-1. Zjisti všechny informace o pracovní pozici na desátém řádku.
-1. Podívej se, kde budou pracovat zájemci vybraní na dvanáctou až dvacátou pozici.
diff --git a/python-pro-data-1/podmineny-vyber/entry.yml b/python-pro-data-1/podmineny-vyber/entry.yml
@@ -1,5 +1,4 @@
 title: Podmíněný výběr
-lead: Vyzkoušíme si základní dotazy, které pandas umí
+lead: Vyzkoušíme si základní dotazy, které Pandas umí
 sections:
   - podmineny-vyber
-  - cteni-na-doma
diff --git a/python-pro-data-1/podmineny-vyber/podmineny-vyber.md b/python-pro-data-1/podmineny-vyber/podmineny-vyber.md
@@ -4,7 +4,7 @@ Nyní si vyzkoušíme jednu z hlavních prací datového analytika, a to je **ps
 
 ### Výběr sloupců
 
-Již jsme si říkali, že ne vždy nás zajímají všechna data. Řádky již umíme vybrat pomocí funkce `loc`. Funkce `loc` je praktická, pokud vybíráme konkrétní řádky a k nim nějaké konkrétní sloupce. Dále si zopakujme, že pokud chceme vybrat jen sloupec a zachovat všechny řádky, zpravidla použijeme výběr sloupců pomocí hranatých závorek.
+Již jsme si říkali, že ne vždy nás zajímají všechna data. Zopakujme si, že pokud chceme vybrat jen sloupec a zachovat všechny řádky, zpravidla použijeme výběr sloupců pomocí hranatých závorek.
 
 ```py
 print(staty["population"])

Original file line number	Diff line number	Diff line change
`@@ -1,4 +1,4 @@`
`1`		`-## Čtení na doma`
	`1`	`+## Z Pandas a do Pandas`
`2`	`2`
`3`	`3`	`DataFrame` nejsou uzavřeným světem, ale umožňují snadný převod na seznamy, případně můžeme naopak převést seznam na `DataFrame`.
`4`	`4`