In [ ]:
# Instalace

Nejdříve si nainstaluj tyhle knihovny:

* Numpy
* Pillow
* Matplotlib
* IPython Notebook
* Pandas
* Pygments

Tenhle typ knihoven je nechvalně známý tím, že je docela složité je nainstalovat. I proto, že jsou zčásti napsané v jiných jazycích než je Python. V poslední době se ale jejich instalace zjednodušuje, tak to snad zvládneš i ty!

## Windows
Numpy jde nainstalovat z;  www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy (stáhnout a soubor nainstalovat `pip install soubor.whl`); ostatní by snad měly jít pomocí `python -m pip install jméno-knihovny`, tedy:

    > python -m pip install pillow matplotlib ipython[notebook] pandas pygments

## Linux
Nejdřív je potřeba nainstalovat závislosti. Pro Fedoru:

    $ sudo yum install python3-devel zlib-devel Cython atlas-devel lapack-devel gcc gcc-gfortran zlib-devel tk-devel libpng-devel freetype-devel libjpeg-turbo-devel

A pak, ve virtuálním prostředí:

    $ python -m pip install numpy pillow matplotlib ipython[notebook] pandas pygments

IPython

IPython je nástroj, který zjednodušuje interaktivní práci v Pythonu, zvlášť výpočty a experimenty. Dá se spustit z příkazové řádky jako ipython – pak se chová podobně jako python, jen s barvičkama a různýma vychytávkama navíc. My si ale vyzkoušíme IPython Notebook, který běží v prohlížeči, a umožní nám se vracet k předchozím příkazům, zobrazovat obrázky, nebo třeba prokládat kód hezky formátovanými poznámkami (jako je ta, kterou právě čteš). Zadej:

$ ipython notebook

IPython Notebook se ovládá docela intuitivně: do políčka napíšeš kód, zmáčkneš Shift+Enter. Kód se provede, zobrazí se výsledek, a objeví se políčko pro další kousek kódu. Když je kód špatně, dá se opravit a pomocí Shift+Enter spustit znovu.

Numpy

Základní knihovna, používaná na výpočty, je Numpy, která definuje typ array (pole). Takové pole se chová v mnoha ohledech podobně jako seznam. Když budeme chtít pole vytvořit, použijeme nejčastěji právě seznam (nebo jiný objekt který se dá použít pro for cyklus):

In [4]:
import numpy
pole = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])
pole
Out[4]:
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])
In [5]:
pole[0]
Out[5]:
0
In [6]:
pole[1:-2]
Out[6]:
array([1, 2, 3, 4])
In [7]:
pole[0] = 9
pole
Out[7]:
array([9, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

V jiných ohledech se ale chová jinak. Například takovému poli nejde měnit velikost – nemá metody jako append:

In [8]:
pole.append(1)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-bb033cb02f57> in <module>()
----> 1 pole.append(1)

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

Další zajímavost je, že pole má daný typ prvků. Když uděláme pole celých čísel, nejdou do něj pak vkládat třeba řetězce:

In [9]:
pole[0] = 'ahoj'
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-54b958063b99> in <module>()
----> 1 pole[0] = 'ahoj'

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'ahoj'

... a pokud do takového pole přiřadíme desetinné číslo, zaokrouhlí se dolů (pomocí funkce int):

In [10]:
pole[0] = 3.9
pole
Out[10]:
array([3, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

Typ pole se dá zadat při jeho vytváření, pomocí argumentu dtype.

In [11]:
pole_float = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=float)
pole_float
Out[11]:
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.])
In [12]:
pole_str = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=str)
pole_str
Out[12]:
array(['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6'], 
      dtype='<U1')

Operace s poli

Aritmetické operace, jako součet, se provádí na jednotlivých prvcích – není to jako u seznamů. Přičteme-li k poli číslo, přičte se ke všem prvkům pole; stejně u násobení atd. Přičteme-li k poli pole, sečtou se odpovídající prvky.

In [13]:
pole1 = numpy.array(range(10))
pole1
Out[13]:
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
In [14]:
pole1 + 5
Out[14]:
array([ 5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14])
In [15]:
pole1 / 4
Out[15]:
array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ,  1.25,  1.5 ,  1.75,  2.  ,  2.25])
In [16]:
pole2 = numpy.array(range(-10, 20, 3))
pole2
Out[16]:
array([-10,  -7,  -4,  -1,   2,   5,   8,  11,  14,  17])
In [17]:
pole1 + pole2
Out[17]:
array([-10,  -6,  -2,   2,   6,  10,  14,  18,  22,  26])
In [18]:
pole1 * pole2
Out[18]:
array([  0,  -7,  -8,  -3,   8,  25,  48,  77, 112, 153])

A jak spojit dvě pole dohromady, tak jak to dělá + u seznamů? Na to má Numpy speciální funkci hstack.

In [19]:
numpy.hstack([pole1, pole2])
Out[19]:
array([  0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9, -10,  -7,  -4,
        -1,   2,   5,   8,  11,  14,  17])

Všechny funkce Numpy se dají najít v domkumentaci, i když nezasvěcení v ní můžou ze začátku docela tápat. Základní matematické funkce jso popsány pod "Available ufuncs".

In [20]:
numpy.sin(pole)
Out[20]:
array([ 0.14112001,  0.84147098,  0.90929743,  0.14112001, -0.7568025 ,
       -0.95892427, -0.2794155 ])

Ještě pozor na to, že i porovnávací operátory pracují na jednotlivých prvcích. Vznikle pole boolů.

In [21]:
pole1 < pole2
Out[21]:
array([False, False, False, False, False, False,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

Pokud budeš chtít takové pole použít v ifu, použij funkci any (vrací True pokud jsou některé z prvků true) nebo all (vrací True pokud jsou všechny prvky true)

In [22]:
if any(pole1 < pole2):
    print('Některé prvky pole1 jsou menší než odpovídající prvky pole2')
if all(pole1 < pole2):
    print('Všechny prvky pole1 jsou menší než odpovídající prvky pole2')
Některé prvky pole1 jsou menší než odpovídající prvky pole2

Pole, matematické funkce, a grafy

V praxi jsou pole, se kterými se dělá nějaké to zpracovávání dat, obrovská. Udělej si pole s milionem prvků, pomocí funkce linspace která bere minimální a maximální hodnotu, a délku pole. (Zabere to několik MB paměti; pokud máš menší počítač, zkus třeba jen 10 tisíc.)

In [23]:
x = numpy.linspace(-10, 10, 1000000)
x
Out[23]:
array([-10.     ,  -9.99998,  -9.99996, ...,   9.99996,   9.99998,  10.     ])

Pak na všechna tahle čísla zároveň zavolej funkci sin. Všimni si jak je to rychlé – kdybys na to použila pythoní cyklus for, trvalo by to mnohem déle. Obecně je dobré, když děláš výpočty pomocí Numpy, používat pole a vestavěné funkce místo Pythoních cyklů.

In [24]:
sin_x = numpy.sin(x)
sin_x
Out[24]:
array([ 0.54402111,  0.54400433,  0.54398755, ..., -0.54398755,
       -0.54400433, -0.54402111])

A teď si ten sinus výstup nakresli pomocí knihovny matplotlib. Nejdřív nějaké ty importy a nastavení: řádek začínající % je IPythonová vychytávka, která způsobí že se grafy vykreslí pr'imo v prohlížeči.

In [45]:
from matplotlib import pyplot

%matplotlib inline

Teď stačí použít funkci matplotlib.pyplot.plot, která bere (v základu) dva argumenty – pole hodnot pro x-ovou osu, a pole hodnot pro osu y-ovou.

In [26]:
pyplot.plot(x, sin_x)
Out[26]:
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7ff05a683a90>]

Dvojrozměrná pole

Pole z Numpy ale nemusí být jen řady čísel. Můžou to být i tabulky čísel! Dvou- (a více-)rozměrným polím se říká matice, a chovají se trochu jako seznamy seznamů.

In [27]:
matice = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
matice
Out[27]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
In [28]:
matice[0]
Out[28]:
array([1, 2, 3])
In [29]:
matice[0:-1]
Out[29]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
In [30]:
matice[0][2]
Out[30]:
3

Na rozdíl od seznamů seznamů se matice dají indexovat dvojicí čísel (nebo složitějších indexů), oddělených čárkou. Dají se tak jednoduše vybírat celé řádky nebo sloupce.

In [31]:
matice[0, 2]
Out[31]:
3
In [32]:
matice[0, 1:]
Out[32]:
array([2, 3])
In [33]:
matice[:, :2]
Out[33]:
array([[1, 2],
       [4, 5],
       [7, 8]])
In [34]:
matice[::2, ::2]
Out[34]:
array([[1, 3],
       [7, 9]])

A do vybraných řádků nebo sloupců se dají i přiřazovat hodnoty.

In [35]:
matice2 = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
matice2
Out[35]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
In [36]:
matice2[1, 1] = 0
matice2
Out[36]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 0, 6],
       [7, 8, 9]])
In [37]:
matice2[::2, ::2] = 0
matice2
Out[37]:
array([[0, 2, 0],
       [4, 0, 6],
       [0, 8, 0]])
In [38]:
matice2[::2, ::2] = numpy.array([[-1, -3], [-7, -9]])
matice2[1, 1] = -5
matice2
Out[38]:
array([[-1,  2, -3],
       [ 4, -5,  6],
       [-7,  8, -9]])

Pomocí knihovny matplotlib si můžeme matici "nakreslit" jako orázek.

In [39]:
pyplot.imshow(matice2, interpolation='none', cmap='gray')
# Pojmenované argumenty specifikují jak přesně se graf vykreslí:
# interpolation='none' má smysl pro malé matice, a
# cmap='gray' vykresluje v odstínech šedi:
#     černá je nejmenší číslo, bílá největší
Out[39]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7ff0596d8390>

Když každému číslu přiřadit barvu,

In [40]:
obrazek = numpy.zeros([100, 100])
for x in range(-50, 50):
    for y in range(-50, 50):
        obrazek[x+50, y+50] = x ** 2 + y ** 2

pyplot.imshow(obrazek)
Out[40]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7ff05964ada0>

Jak je napsáno výše, je lepší nepoužívat for-cykly, protože s velkou spoustou čísel by to bylo pomalé. Numpy má spoustu funkcí, které dokážou cykly nahradit – jen je potřeba je znát, či umět najít v dokumentaci.

In [46]:
n = numpy.linspace(-50, 50, 1000)
x, y = numpy.meshgrid(n, n)
z = x ** 2 + y ** 2
pyplot.imshow(z)
Out[46]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7ff0594dedd8>

Trojrozměrná pole?!

Pole v Numpy mohou mít i více rozměrů než dva. Trojrozměrná matice je jako seznam seznamů seznamů. Každý pixel v obrázku, který jsme kreslily před chvílí, by sám obsahoval několik hodnot.

Příklad trojrozměrné matice je počítačový obrázek – pro každý pixel se zapisuje intenzita červené, zelené a modré barvy (angl. red, green, blue; RGB) – tedy 3 hodnoty.

In [39]:
from PIL import Image

# Obrázek © Mokele, http://en.wikipedia.org/wiki/User:HCA
# http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ball_python_lucy.JPG

krajta = numpy.array(Image.open('krajta.jpg'))
krajta
Out[39]:
array([[[172, 173, 165],
        [173, 174, 166],
        [173, 174, 168],
        ..., 
        [172, 171, 167],
        [173, 172, 168],
        [173, 172, 168]],

       [[175, 176, 168],
        [174, 175, 167],
        [172, 173, 167],
        ..., 
        [172, 171, 167],
        [173, 172, 168],
        [174, 173, 169]],

       [[176, 177, 169],
        [174, 175, 167],
        [171, 172, 166],
        ..., 
        [173, 172, 168],
        [173, 172, 168],
        [172, 171, 167]],

       ..., 
       [[209, 211, 206],
        [210, 212, 207],
        [211, 213, 208],
        ..., 
        [202, 203, 197],
        [200, 201, 195],
        [200, 201, 195]],

       [[208, 210, 205],
        [209, 211, 206],
        [209, 211, 206],
        ..., 
        [202, 203, 197],
        [202, 203, 197],
        [203, 204, 198]],

       [[207, 209, 204],
        [209, 211, 206],
        [210, 212, 207],
        ..., 
        [201, 202, 196],
        [201, 202, 196],
        [201, 202, 196]]], dtype=uint8)

Funkce imshow si s takovou věcí poradí, a nakreslí obrázek správných barev. (Jen si pořád myslí že to je graf, tak automaticky doplní osy.)

In [40]:
pyplot.imshow(krajta)
Out[40]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f4c1fabbcf8>

Indexování funguje stejně jako u dvourozměrných polí. V případě obrázků představuje první číslo řádek, druhé sloupec, ...

In [41]:
pyplot.imshow(krajta[400:-200, 0:300])
Out[41]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f4c1e221a58>

... a třetí index je barva. Můžeš třeba snížit intenzitu modré, aby obrázek zežloutl:

In [42]:
krajta[:, :, 2] = krajta[:, :, 2] / 2
pyplot.imshow(krajta)
Out[42]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f4c1e205550>

(A aby se nemuselo při indexování vícerozměrných polí opakovat :, :, :, :, dá se to nahradit třemi tečkami:)

In [43]:
krajta[..., 0] = krajta[..., 0] / 2
pyplot.imshow(krajta)
Out[43]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f4c1e16aba8>

Tabulková data s Pandas

Tak, teď když něco víš o tom, jak funguje Numpy a jeho pole, můžeš se (s trochou googlení) směle pustit do analýzy obrazů, zvuků, matematických funkcí nebo fyzikálních simulací. Pokud znáš např. Matlab, zkus googlit "Python" + jméno funkce v Matlabu; často zjistíš že Numpy (nebo jiná knihovna, třeba Scipy) podobnou funkci obsahuje taky. A že na její použití nepotřebuješ drahou licenci :)

Většina dat, které se analyzují, nebudou matice jako takové, ale budou to tabulky se sloupečky. My zkusíme zpracovat data ze sčítání lidu, domů a bytů, které zveřejňuje Český statistický úřad. Nejvhodnější formát pro stažení je pro nás je CSV; pro porozumění si stáhni i "Popis dat" v PDF.

Koukni se stažený soubor v textovém editoru, ať vidíš o co jde. Pak ho načti pomocí Pandas:

In [44]:
import pandas

data = pandas.read_csv('SLDB_ZV.CSV', encoding='cp1250')

data.head()  # metoda head() nám ukáže jen prvních pár řádků, aby výpis nebyl tak dlouhý.
Out[44]:
typuz_naz nazev uzcis uzkod u01 u02 u03 u04 u05 u06 u07 u08 u09 u10 u11
0 kraj Hlavní město Praha 100 3018 1268796 613738 655058 153622 908321 201029 644643 600730 92927 542168 579509
1 kraj Středočeský kraj 100 3026 1289211 637252 651959 199300 895024 190911 639851 587539 286780 482860 523045
2 kraj Jihočeský kraj 100 3034 628336 308296 320040 91119 435187 100000 307130 280844 123048 247608 262692
3 kraj Plzeňský kraj 100 3042 570401 282137 288264 79469 396468 92734 278674 255278 105835 226298 242397
4 kraj Karlovarský kraj 100 3051 295595 145483 150112 42159 207480 44538 139871 123100 39845 119403 128904

Názvy sloupců od ČSÚ nedávají moc smysl, tak si je přejmenuj:

In [45]:
data.columns = ['typ', 'název', 'číslo', 'kód',
                'obyvatel', 'muži', 'ženy', 'obyv_0', 'obyv_15', 'obyv_65',
                'aktivní', 'zamestnaní', 'domy', 'byty', 'domácnosti']
data.head()
Out[45]:
typ název číslo kód obyvatel muži ženy obyv_0 obyv_15 obyv_65 aktivní zamestnaní domy byty domácnosti
0 kraj Hlavní město Praha 100 3018 1268796 613738 655058 153622 908321 201029 644643 600730 92927 542168 579509
1 kraj Středočeský kraj 100 3026 1289211 637252 651959 199300 895024 190911 639851 587539 286780 482860 523045
2 kraj Jihočeský kraj 100 3034 628336 308296 320040 91119 435187 100000 307130 280844 123048 247608 262692
3 kraj Plzeňský kraj 100 3042 570401 282137 288264 79469 396468 92734 278674 255278 105835 226298 242397
4 kraj Karlovarský kraj 100 3051 295595 145483 150112 42159 207480 44538 139871 123100 39845 119403 128904

Data v Pandas tabulce se dají indexovat, ale na rozdíl od matic, indexy vybírají sloupce. Pokud chceš vybrat řádek musíš napsat:

In [46]:
data.loc[10]
Out[46]:
typ                        kraj
název         Jihomoravský kraj
číslo                       100
kód                        3115
obyvatel                1163508
muži                     567882
ženy                     595626
obyv_0                   162794
obyv_15                  808861
obyv_65                  188684
aktivní                  572019
zamestnaní               511844
domy                     225006
byty                     443358
domácnosti               473520
Name: 10, dtype: object

Sloupce se pak indexují jménem (řetězcem), nikoli číslem:

In [47]:
data['obyvatel']
Out[47]:
0     1268796
1     1289211
2      628336
3      570401
4      295595
5      808961
6      432439
7      547916
8      511627
9      505565
10    1163508
11     628427
12     579944
13    1205834
14      95459
...
6697       55602
6698      113200
6699       82873
6700       63261
6701       64099
6702       49272
6703       45641
6704       25126
6705       29453
6706       27375
6707       13076
6708       15262
6709       17921
6710       14124
6711    10436560
Name: obyvatel, Length: 6712, dtype: float64

Možná sis v předchozím výstupu všimla levého sloupce, který obsahuje čísla řádků. Pandas mu říká index. Je to speciální sloupec, který "pojmenovává" celou řádku, a vypisuje se na příhodných místech. Bylo by fajn tam mít místo čísla jméno. Index se dá se změnit, ale musíš si dávat pozor, aby neobsahoval duplikáty. V ČR je 15 obcí jménem 'Nová Ves', takže nemůžeme jednoznačně pojmenovat jenom jménem. Naštěstí Pandas umí takzvané složené indexy, takže můžeme zkombinovat číslo řádku (kvůli unikátnosti) a jméno (pro přehlednost):

In [48]:
data.set_index([data.index, 'název'], drop=False, inplace=True)
data.head()
Out[48]:
typ název číslo kód obyvatel muži ženy obyv_0 obyv_15 obyv_65 aktivní zamestnaní domy byty domácnosti
název
0 Hlavní město Praha kraj Hlavní město Praha 100 3018 1268796 613738 655058 153622 908321 201029 644643 600730 92927 542168 579509
1 Středočeský kraj kraj Středočeský kraj 100 3026 1289211 637252 651959 199300 895024 190911 639851 587539 286780 482860 523045
2 Jihočeský kraj kraj Jihočeský kraj 100 3034 628336 308296 320040 91119 435187 100000 307130 280844 123048 247608 262692
3 Plzeňský kraj kraj Plzeňský kraj 100 3042 570401 282137 288264 79469 396468 92734 278674 255278 105835 226298 242397
4 Karlovarský kraj kraj Karlovarský kraj 100 3051 295595 145483 150112 42159 207480 44538 139871 123100 39845 119403 128904
In [49]:
data['obyvatel']
Out[49]:
    název               
0   Hlavní město Praha      1268796
1   Středočeský kraj        1289211
2   Jihočeský kraj           628336
3   Plzeňský kraj            570401
4   Karlovarský kraj         295595
5   Ústecký kraj             808961
6   Liberecký kraj           432439
7   Královéhradecký kraj     547916
8   Pardubický kraj          511627
9   Kraj Vysočina            505565
10  Jihomoravský kraj       1163508
11  Olomoucký kraj           628427
12  Zlínský kraj             579944
13  Moravskoslezský kraj    1205834
14  Benešov                   95459
...
6697  Praha 9               55602
6698  Praha 10             113200
6699  Praha 11              82873
6700  Praha 12              63261
6701  Praha 13              64099
6702  Praha 14              49272
6703  Praha 15              45641
6704  Praha 16              25126
6705  Praha 17              29453
6706  Praha 18              27375
6707  Praha 19              13076
6708  Praha 20              15262
6709  Praha 21              17921
6710  Praha 22              14124
6711  Česká republika    10436560
Name: obyvatel, Length: 6712, dtype: float64

Při aritmetických operacích se sloupečky chovají podobně jako matice: operace se provede nad odpovídajícími hodnotami. Dá se třeba jednoduše zjistit poměr počtů mužů a žen:

In [50]:
data['ženy'] / data['muži']
Out[50]:
    název               
0   Hlavní město Praha      1.067325
1   Středočeský kraj        1.023079
2   Jihočeský kraj          1.038093
3   Plzeňský kraj           1.021716
4   Karlovarský kraj        1.031818
5   Ústecký kraj            1.035363
6   Liberecký kraj          1.044271
7   Královéhradecký kraj    1.037112
8   Pardubický kraj         1.027771
9   Kraj Vysočina           1.020676
10  Jihomoravský kraj       1.048855
11  Olomoucký kraj          1.056869
12  Zlínský kraj            1.052899
13  Moravskoslezský kraj    1.056022
14  Benešov                 1.026085
...
6697  Praha 9            1.051129
6698  Praha 10           1.126740
6699  Praha 11           1.083440
6700  Praha 12           1.052729
6701  Praha 13           1.061326
6702  Praha 14           1.006679
6703  Praha 15           1.049347
6704  Praha 16           1.022051
6705  Praha 17           1.063980
6706  Praha 18           1.002853
6707  Praha 19           0.998166
6708  Praha 20           1.026288
6709  Praha 21           0.964806
6710  Praha 22           1.027562
6711  Česká republika    1.042473
Length: 6712, dtype: float64

Následující kód přidá vypočítaná data do tabulky jako nový sloupec:

In [51]:
data['poměr'] = data['ženy'] / data['muži']
data.head()
Out[51]:
typ název číslo kód obyvatel muži ženy obyv_0 obyv_15 obyv_65 aktivní zamestnaní domy byty domácnosti poměr
název
0 Hlavní město Praha kraj Hlavní město Praha 100 3018 1268796 613738 655058 153622 908321 201029 644643 600730 92927 542168 579509 1.067325
1 Středočeský kraj kraj Středočeský kraj 100 3026 1289211 637252 651959 199300 895024 190911 639851 587539 286780 482860 523045 1.023079
2 Jihočeský kraj kraj Jihočeský kraj 100 3034 628336 308296 320040 91119 435187 100000 307130 280844 123048 247608 262692 1.038093
3 Plzeňský kraj kraj Plzeňský kraj 100 3042 570401 282137 288264 79469 396468 92734 278674 255278 105835 226298 242397 1.021716
4 Karlovarský kraj kraj Karlovarský kraj 100 3051 295595 145483 150112 42159 207480 44538 139871 123100 39845 119403 128904 1.031818

Podobně jako / se dá použít i většina ostatních operátorů, třeba ==:

In [52]:
data['typ'] == 'kraj'
Out[52]:
    název               
0   Hlavní město Praha       True
1   Středočeský kraj         True
2   Jihočeský kraj           True
3   Plzeňský kraj            True
4   Karlovarský kraj         True
5   Ústecký kraj             True
6   Liberecký kraj           True
7   Královéhradecký kraj     True
8   Pardubický kraj          True
9   Kraj Vysočina            True
10  Jihomoravský kraj        True
11  Olomoucký kraj           True
12  Zlínský kraj             True
13  Moravskoslezský kraj     True
14  Benešov                 False
...
6697  Praha 9            False
6698  Praha 10           False
6699  Praha 11           False
6700  Praha 12           False
6701  Praha 13           False
6702  Praha 14           False
6703  Praha 15           False
6704  Praha 16           False
6705  Praha 17           False
6706  Praha 18           False
6707  Praha 19           False
6708  Praha 20           False
6709  Praha 21           False
6710  Praha 22           False
6711  Česká republika    False
Name: typ, Length: 6712, dtype: bool

A speciální vychytávka: sloupcem typu bool se dá indexovat, a vybrat tak příslušné řádky tabulky. Takhle se tvoří tabulka, ve které jsou jenom kraje:

In [53]:
kraje = data[data['typ'] == 'kraj']
kraje
Out[53]:
typ název číslo kód obyvatel muži ženy obyv_0 obyv_15 obyv_65 aktivní zamestnaní domy byty domácnosti poměr
název
0 Hlavní město Praha kraj Hlavní město Praha 100 3018 1268796 613738 655058 153622 908321 201029 644643 600730 92927 542168 579509 1.067325
1 Středočeský kraj kraj Středočeský kraj 100 3026 1289211 637252 651959 199300 895024 190911 639851 587539 286780 482860 523045 1.023079
2 Jihočeský kraj kraj Jihočeský kraj 100 3034 628336 308296 320040 91119 435187 100000 307130 280844 123048 247608 262692 1.038093
3 Plzeňský kraj kraj Plzeňský kraj 100 3042 570401 282137 288264 79469 396468 92734 278674 255278 105835 226298 242397 1.021716
4 Karlovarský kraj kraj Karlovarský kraj 100 3051 295595 145483 150112 42159 207480 44538 139871 123100 39845 119403 128904 1.031818
5 Ústecký kraj kraj Ústecký kraj 100 3069 808961 397453 411508 121692 565358 117899 377298 325987 115679 330981 352346 1.035363
6 Liberecký kraj kraj Liberecký kraj 100 3077 432439 211537 220902 64597 301267 64949 208512 185944 73380 171328 183299 1.044271
7 Královéhradecký kraj kraj Královéhradecký kraj 100 3085 547916 268967 278949 79127 374898 92020 260819 238986 109736 215277 228256 1.037112
8 Pardubický kraj kraj Pardubický kraj 100 3093 511627 252310 259317 75093 352543 82330 246779 224590 104850 196288 207396 1.027771
9 Kraj Vysočina kraj Kraj Vysočina 100 3107 505565 250196 255369 73798 347663 82741 243720 220743 108062 188191 198504 1.020676
10 Jihomoravský kraj kraj Jihomoravský kraj 100 3115 1163508 567882 595626 162794 808861 188684 572019 511844 225006 443358 473520 1.048855
11 Olomoucký kraj kraj Olomoucký kraj 100 3123 628427 305526 322901 90398 434573 101647 303992 268013 118882 243624 257964 1.056869
12 Zlínský kraj kraj Zlínský kraj 100 3131 579944 282500 297444 82267 399942 96398 281576 252815 120444 217093 229682 1.052899
13 Moravskoslezský kraj kraj Moravskoslezský kraj 100 3140 1205834 586489 619345 173493 839584 188956 575689 504301 175601 480158 507608 1.056022

Když budeš chtít vybrat víc sloupců, dá se indexovat i seznamem řetězců:

In [54]:
kraje[['název', 'číslo']]
Out[54]:
název číslo
název
0 Hlavní město Praha Hlavní město Praha 100
1 Středočeský kraj Středočeský kraj 100
2 Jihočeský kraj Jihočeský kraj 100
3 Plzeňský kraj Plzeňský kraj 100
4 Karlovarský kraj Karlovarský kraj 100
5 Ústecký kraj Ústecký kraj 100
6 Liberecký kraj Liberecký kraj 100
7 Královéhradecký kraj Královéhradecký kraj 100
8 Pardubický kraj Pardubický kraj 100
9 Kraj Vysočina Kraj Vysočina 100
10 Jihomoravský kraj Jihomoravský kraj 100
11 Olomoucký kraj Olomoucký kraj 100
12 Zlínský kraj Zlínský kraj 100
13 Moravskoslezský kraj Moravskoslezský kraj 100

No a nakonec si ukážeme nějaké ty grafy a obrázky.

In [55]:
kraje[['muži', 'ženy']].plot(kind='bar')
Out[55]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f4c1c11d8d0>