Oprava primych URL v ukazkach kodu

Author: ZelenyMartin

python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/excs/studenti/exercise.md

@@ -8,9 +8,9 @@ Stáhni si datové sety, se kterými budeme pracovat v tomto cvičení: [jmena.c
 ```py
 import pandas
 
-jmena = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/excs/excs>studenti/jmena.csv")
-s1 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/excs/excs>studenti/studenti1.csv")
-s2 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/excs/excs>studenti/studenti2.csv")
+jmena = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/excs/studenti/jmena.csv")
+s1 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/excs/studenti/studenti1.csv")
+s2 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/excs/studenti/studenti2.csv")
 ```
 
 První set už známe z minulé lekce. Druhé dva sety obsahují seznam studentů na nějaké menší IT fakultě. Pozor, tato data nemají žádnou souvislost s výsledky maturity, které jsme procházeli během lekce. 

python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/pokrocile-upravy.md

@@ -11,9 +11,9 @@ Funkce `read_csv()` knihovny `pandas` umí stáhnout CSV soubor rovnou z interne
 ```py
 import pandas
 
-u202 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/u202.csv")
-u203 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/u203.csv")
-u302 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/u302.csv")
+u202 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/pokrocile-upravy/u202.csv")
+u203 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/pokrocile-upravy/u203.csv")
+u302 = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/pokrocile-upravy/u302.csv")
 ```
 
 |cisloStudenta |predmet         |znamka|den|

python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/propojeni-dat.md

@@ -5,7 +5,7 @@
 Naše výsledky byly anonymní. Pokud bychom ale chtěli vytisknout maturitní vysvědčení, potřebujeme k číslům studenta zjistit jejich jména. Jména najdeme v samostatné tabulce [studenti.csv](assets/studenti.csv). Načtěme si jej jako `DataFrame`.
 
 ```py
-studenti = pandas.read_csv('https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/studenti.csv')
+studenti = pandas.read_csv('https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/propojeni-dat/studenti.csv')
 print(studenti.head())
 ```
 
@@ -56,7 +56,7 @@ Zde vidíme, že data jsou zřejmě v pořádku.
 Dále připojíme tabulku [predsedajici.csv](assets/predsedajici.csv), kde máme vypsané předsedy maturitních komisí. Tu si opět načteme jako `DataFrame`.
 
 ```py
-preds = pandas.read_csv('https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/predsedajici.csv')
+preds = pandas.read_csv('https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/agregace-a-spojovani/propojeni-dat/predsedajici.csv')
 ```
 
 Zkusme tabulky spojit jako předtím.

python-pro-data-1/vizualizace/excs/call-centrum/exercise.md

@@ -11,6 +11,6 @@ K převodu na vteřiny můžeš použít metodu `str.split()`. Pomocí ní rozd
 ```py
 import pandas
 
-callcentrum = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/vizualizace/excs/excs>call-centrum/callcentrum.csv")
+callcentrum = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/vizualizace/excs/call-centrum/callcentrum.csv")
 callcentrum = callcentrum["hodnota"].str.split(':', expand=True).astype(int)
 ```

python-pro-data-1/vizualizace/excs/hazeni-kostkami/exercise.md

@@ -13,5 +13,5 @@ Načtěte tato data do tabulky a zobrazte histogram hodů. Zvolte vhodné rozlo
 ```py
 import pandas
 
-kostky = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/vizualizace/excs/excs>hazeni-kostkami/kostky.csv")
+kostky = pandas.read_csv("https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/vizualizace/excs/hazeni-kostkami/kostky.csv")
 ```

python-pro-data-1/vizualizace/vizualizace.md

@@ -9,7 +9,7 @@ Modul `matplotlib` nabízí ohromné množství možností pro vizualizaci dat.
 import pandas
 import matplotlib.pyplot as plt
 
-url = "https://kodim.cz/cms/assets/kurzy/python-data-1/python-pro-data-1/vizualizace/ucet.csv"
+url = "https://kodim.cz/cms/assets/analyza-dat/python-data-1/python-pro-data-1/vizualizace/vizualizace/ucet.csv"
 ucet = pandas.read_csv(url, names=['datum', 'pohyb'], index_col='datum')
 print(ucet)