‫على ما يرام.
‫لذا فقد وضعنا دفتر الملاحظات الخاص بنا قليلاً ونعرف الخطوات التي نتخذها ، ونعرف
‫المشكلة التي نحاول حلها ، ونعرف من أين تأتي بياناتنا.
‫نحن نعرف مقياس التقييم لدينا والميزات.
‫دعنا نستورد البيانات ونبدأ.
‫لذلك في حالتي ، قمنا باستيراده إلى مجلد يسمى البيانات.
‫ربما تكون قد أنشأت مجلدًا بنفس الطريقة.
‫لذلك عندما أكتب مسار الملف ، قد يكون مسار الملف الخاص بك مختلفًا عن مساره ، ولكن سيطلق على مسار الملف الخاص بي
‫اسم البيانات.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك وسنقوم باستيراد مجموعات التدريب والتحقق لتبدأ إذا كنت تتساءل عن سبب استيرادنا لها في نفس الوقت
‫، فسيبدو هذا واضحًا في مقطع فيديو قادم ، لذلك عليك فقط ثق بي في الوقت الحالي لأننا نستورد كلاهما في مجموعة
‫واحدة ، وإذا ذهبنا إلى Blue Book ، فيمكننا على الأرجح استخدام الإكمال التلقائي
‫لعلامات التبويب.
‫بالتاكيد.
‫هناك نذهب.
‫لذلك نريد تدريب csv والتحقق من صحته.
‫رائع.
‫ضربنا التحول والدخول.
‫الآن ، قد يستغرق هذا بعض الوقت لأنه كما سنرى بعد ثانية ، هذه مجموعة بيانات كبيرة إلى حد ما.
‫نتلقى تحذيرًا.
‫ماذا لدينا هنا؟
‫D نوع أعمدة التحذير.
‫1339 4041 أنواع مختلطة.
‫خيار النوع المحدد عند الاستيراد أو تعيين ذاكرة منخفضة يساوي خطأ.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى هنا ، يمكننا التخلص من هذا التحذير عن طريق تعيين ذاكرة منخفضة تساوي خطأ.
‫إذن ما يقوله هذا بشكل أساسي هو عندما تقرأ الباندا ملف CSV ، عندما يتم إنشاء هذه الوظيفة ، اعتمادًا على حجم مجموعة
‫البيانات لأن إطارات البيانات تعيش في ذاكرة الوصول العشوائي ، تحاول Pandas تقليل مقدار المساحة التي تشغلها.
‫لذا ما نقوم به هو أننا نضع ذاكرة منخفضة لتساوي خطأ ، مرحبًا ، نحن نعلم أنك تحاول تقليل
‫المساحة ، لكن لا تقلق كثيرًا.
‫لدينا مساحة كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي.
‫لذلك يجب أن يعمل هذا.
‫يجب أن نكون قادرين على التخلص من هذا التحذير.
‫رائع.
‫لذلك هذا مجرد قول.
‫قم بتخزينه كما تريد لتجربته واستيراده.
‫لا تحاول تقليل المساحة التي تستخدمها.
‫رائع.
‫وأول شيء سنفعله على الأرجح هو تنزيل المعلومات للحصول على القليل من المعلومات عما يحدث.
‫لذا ها نحن ذا.
‫يمكننا إلقاء نظرة على ذلك.
‫إنها أكبر مجموعة بيانات عملنا معها حتى الآن من خلال لقطة طويلة إلى حد ما.
‫لدينا 412.698 صفًا.
‫هذا عدد كبير من الصفوف و 53 عمودًا.
‫تذكر.
‫إذا ألقينا نظرة على أعمدةنا ، فهذه هي المتغيرات والأوصاف الخاصة بنا.
‫لذلك يجب أن يكون لدينا معرف مبيعات.
‫نعم ، هذا معرف جهاز غير صحيح ، وهو معرف جهاز معين.
‫قد يكون للآلات مبيعات متعددة ، وهذا يعني أنه يمكن بيع الماكينة عدة مرات على مدار إطارها
‫الزمني.
‫ثم الذي نريد أن نوليه أكبر قدر من الاهتمام لأنه سلسلة زمنية بصرف النظر عن سعر البيع.
‫هذا هو المبلغ الذي تم بيع أجهزتنا به هو تاريخ البيع.
‫هذا هو الوقت الذي تم فيه بيع الجهاز.
‫لذلك لدينا نظرة على تاريخ البيع هذا.
‫وقت البيع.
‫جميلة.
‫حسنًا ، ماذا يمكننا أن نفعل الآن؟
‫نظرًا لأن تاريخ البيع هو تاريخ ، فإن ما قد نرغب في القيام به هو تمريره كتاريخ.
‫لكننا لن نفعل ذلك بعد لأنني أريد أن أظهر شيئًا ما.
‫لذلك سنقوم بإعداد مخطط لأن هذا هو ما نفعله عادة عندما نبدأ.
‫يحاول أي نوع من المشاريع عمل بعض التصورات.
‫بالنظر إلى هذا ، هناك الكثير مما يحدث هنا ، أليس كذلك؟
‫كما يمكنك فقط إلقاء نظرة على هذا.
‫من الصعب استنتاج ما إذا كنت مثلي وأنت تنظر فقط إلى قوائم الكلمات والأرقام وترغب تمامًا
‫، أوه ، أحتاج إلى تصور الأشياء.
‫أحتاج إلى النظر إلى الأشياء.
‫لكن يمكننا أن نرى في الواقع ما يمكننا رؤيته من هذا؟
‫إذن لدينا 412698 إدخالاً.
‫هذه ليست خالية.
‫نرى أننا حصلنا على بعض القيم المفقودة ، خاصة بالنسبة لشريط الاستخدام ، مهما كان ذلك.
‫لذلك ، إذا توصلنا إلى نطاق استخدام قاموس البيانات الخاص بنا ، فإن القيمة المنخفضة والمتوسطة والعالية والمحسوبة
‫، تقارن ساعات بيع هذه الآلة المعينة بمتوسط الاستخدام لنموذج قاعدة الرسوم.
‫لذا فإن الرسوم القائمة على الرسوم هي في الحقيقة ميزة أخرى.
‫هناك نذهب.
‫هذا التجميع لوصف نموذج الرسوم ، بعيد المنال.
‫لدينا القليل من المعلومات هنا عن جرافاتنا.
‫الصحيح.
‫إذن هذه في الواقع مجموعة بيانات جيدة جدًا.
‫ولكن يمكننا القول أنه بالنسبة لنطاق الاستخدام ، هناك عدد قليل من القيم المفقودة نظرًا لوجود 73،670 عنصرًا غير فارغ
‫فقط.
‫هذا يعني أن هناك 412.698 ناقص هذه القيم المفقودة.
‫ويمكننا معرفة ذلك قبل أن نرسم ، دعنا نكتشف ذلك.
‫إذن لدينا DF هو A ، وهذه هي الطريقة التي سنتحقق بها.
‫إذا لم تكن هناك قيم.
‫هناك نذهب.
‫لذا فإن نطاق الاستخدام يحتوي على 339028 قيمة مفقودة.
‫بمعرفة ما نعرفه عن نماذج التعلم الآلي ، هذا شيء يتعين علينا الاهتمام به
‫قبل أن نتمكن من بناء نموذج.
‫لكن دعونا نمضي قدمًا.
‫دعنا نرسم لأننا نحاول التنبؤ بسعر البيع ونعلم أن بياناتنا عبارة عن سلسلة زمنية.
‫ما قد نرغب في النظر إليه هو شيء مثل مقارنة تواريخ البيع بسعر البيع.
‫ونظرًا لوجود العديد من الصفوف هنا ، إذا أردنا القيام بذلك ، إذا أردنا تجربة الرسم ، كل نقاط البيانات هذه
‫في مخطط واحد ، لأنك تتخيل محاولة رسم 412000 نقطة على قطعة أرض ، سيكون جهاز الكمبيوتر الخاص
‫بك وقت صعب.
‫لذلك دعونا نفعل حوالي 1000 أو نحو ذلك.
‫لما لا؟
‫لنذهب.
‫تاريخ البيع.
‫نذهب هنا ، سنفعل أول ألف.
‫ماذا عن ذلك؟
‫هذا عدد كبير نسبيًا.
‫نريد أن نفعل سعر البيع.
‫وإذا كنت تريد معرفة أسماء الأعمدة المختلفة وتذكرها ، فيمكنك دائمًا البحث عن الأعمدة.
‫إذن ما نقوم به هنا ، نحن نأخذ تاريخ البيع ، أينما كان ، البيع ، التاريخ هناك ، وهو إذا وصلنا إلى قاموس البيانات
‫الخاص بنا ، فهذا هو المكان الذي نريد أن نشير إليه.
‫أي وقت البيع ، أي تاريخ البيع وكذلك سعر البيع.
‫الآن هل هذا في قاموس البيانات لدينا؟
‫أعتقد أن هذا أمر واضح ومباشر في الواقع ما هو سعر البيع.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫سعر البيع.
‫تكلفة البيع بالدولار الأمريكي.
‫لذلك دعونا نتحقق من ذلك.
‫دعنا نتحقق من متى يتم بيع هذه الأشياء ، سنضع تاريخ البيع على المحور
‫س لأن تذكر أن المبعثر هو x و y وسعر البيع على المحور Y.
‫لذلك دعونا نتحقق من ذلك.
‫ماذا لدينا هنا؟
‫أوه ، لدينا علامة المساواة.
‫نحن سوف.
‫ترون هنا أننا حاولنا في الأسفل أن نضع تاريخ البيع أول ألف مثال.
‫لذلك هذا هو السبب في أن قطعة الأرض الخاصة بنا تبدو غير تقليدية بعض الشيء وهي تحاول فقط تجميعها إذا ألقينا
‫نظرة على تاريخ بيع DataFrame DF الخاص بنا.
‫هذا ما تحاول رسمه على المحور x إذا ألقينا نظرة على أول ألف.
‫إنها تحاول رسم كل هذه القيم هنا حتى تتمكن من رؤية كيف تبدو كقطعة
‫كبيرة من الباركود ثم مجرد جزء كبير من النص الأسود هناك.
‫لذا ما قد نفعله هو أن نرسم مدرج تكراري لأننا نحب دائمًا التحقق من التوزيع ، وهو انتشار البيانات
‫لأكبر عدد ممكن من المتغيرات.
‫ولكن في هذه الحالة ، لماذا لا يتم بيع السعر؟
‫لأن هذا هو المتغير المستهدف لدينا.
‫لذلك سعر البيع.
‫والآن ، مرة أخرى ، إذا بدا الأمر غير منظم نوعًا ما ، ما أفعله هنا ، فذلك لأنه حقًا كما لو كان هناك العديد من الطرق المختلفة
‫التي يمكنك من خلالها استكشاف مجموعة بيانات.
‫أحد أفضل الأشياء التي أحبها هو مجرد التحقق من معلومات سوق دبي المالي لمعرفة ما إذا كانت هناك أي قيم فارغة.
‫نعلم أن NULL موجودة في a كما في القيم الناقصة.
‫لذلك نحن نعرف عدد القيم المفقودة.
‫تحقق من الأعمدة.
‫ارسم أحد أهم الأعمدة من الآن.
‫لقد اخترت للتو تاريخ البيع لأنه يمثل مشكلة في سلسلة زمنية برسم أحد
‫أهم الأعمدة مقابل سعر البيع أو مقابل العمود الهدف ثم قم بتوزيع بضعة أعمدة من اختيارك.
‫هذه نوع من الأشياء النمطية التي أحب القيام بها عند استكشاف مجموعة البيانات لأول مرة.
‫ولكن ما يمكننا رؤيته هنا ، يمكننا أن نرى أن معظم أسعار البيع لدينا تقل عن 20،000 دولار أمريكي.
‫إذاً العمود الأكبر هنا ، أو ليس معظمه ، لكن أغلبية كبيرة.
‫جزء كبير.
‫ثم لدينا البعض أقل من 30000.
‫لنفترض فقط أن 30.000 ، 40.000 ، ثم تستمر في الانطلاق وهناك أقل وأقل وأقل
‫وليس هناك الكثير الذي يكلف ما يزيد عن 100.000 دولار أمريكي.
‫لذلك هذا ما ننظر إليه هناك.
‫الآن كل شي على مايرام.
‫ما قد نفعله هو أن هذه التواريخ ليست في الحقيقة بالتنسيق الذي نريدها به.
‫انظر كيف هم في كائن من النوع D.
‫عندما تتعامل مع السلاسل الزمنية ، فأنت تريد تشفير أكبر قدر ممكن من المعلومات في التواريخ.
‫لذلك هذا ما سنفعله.
‫طريقة صغيرة يمكننا القيام بها.
‫هذا يسمى تواريخ النجاح.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة على ما يبدو عليه الأمر مثل تواريخ مرور.
‫لذلك عندما نعمل مع بيانات السلاسل الزمنية ، أريد الإثراء.
‫مكون الوقت والتاريخ قدر الإمكان ، ربما تفكر ، حسنًا ، كيف نفعل ذلك؟
‫حسنًا ، دعنا نضعها هنا.
‫يمكننا القيام بذلك عن طريق إخبار الباندا بأي أعمدة لدينا.
‫يحتوي على تواريخ فيه.
‫استخدام.
‫معلمة التواريخ الماضية.
‫رائع.
‫وما سيفعله هذا هو تحويل أي عمود نمرره لتمرير التواريخ إلى كائن تاريخ ووقت.
‫لذلك دعونا نرى أولاً ما هو.
‫وقت التاريخ.
‫الكائن والباندا.
‫لقد وصلت إلى هنا الطابع الزمني الثاني ووقت التاريخ حتى تتمكن من معرفة مجموعة كاملة من الأشياء المختلفة.
‫ما التاريخ؟
‫الوقت هنا هو تاريخ الوقت.
‫الطابع الزمني للكائن هو ما يعادل الباندا لوقت التاريخ في Python ويمكن استبداله به في معظم الحالات.
‫تمام.
‫جميلة.
‫لذلك عندما نقوم بتشغيل هذا بشكل أساسي ، فلنقم بذلك مرة أخرى ، ونستورد البيانات مرة أخرى ، ولكن هذه المرة تمر التواريخ.
‫تذكر ، إذا كنت في شك ، قم بتشغيل الكود.
‫لذا قرأ PD ملف CSV وسنذهب إلى كتاب حلقة البيانات لعلامة الجرافات وسنذهب للتدريب.
‫جرب ملف.
‫انظر لنا ضد رائع.
‫لكن هذه المرة سنقوم بتمريرها.
‫الذاكرة المنخفضة تعني خطأ لذا ليس لدينا هذا التحذير.
‫وبعد ذلك سنقوم بتمريره ، ونمرر التواريخ وسنمرره باسم تاريخ بيع اسم العمود.
‫لماذا ا؟
‫لأن هذا هو المكان الذي توجد فيه تواريخنا.
‫لذا لاحظ ما هو هذا.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى تاريخ الإبحار ، فسيكون كائن من النوع D.
‫قد نضع هنا قليلاً D من النوع D ، اكتب o.
‫لذلك عندما نفعل هذا ، دعونا نرى ما هو الفرق.
‫الآن هذا سوف يتجاوز إطار البيانات الأصلي الخاص بنا حتى نتمكن من الذهاب.
‫تاريخ بيع DFCS من النوع D.
‫آه ، هذا غير تقليدي بعض الشيء.
‫ماذا لو فعلنا df saudade؟
‫كيف تبدو؟
‫هل لم تبحر أول 2000؟
‫اها.
‫تمام.
‫لذلك إذا أتينا إلى هنا.
‫وصلنا سعودي.
‫انظر كيف يبدون هكذا.
‫ما فعلته PANDAS هو أننا مررناها لتمرير التواريخ ، فقد تجاوزت جميع القيم الموجودة في عمود
‫Saoudite وحولتها إلى هذا النمط.
‫إذن لدينا السنة والشهر واليوم ويمكننا أن نرى أن نوع البيانات هو تاريخ الوقت.
‫64 وإذا كنت لجوجل.
‫قارن هذين لأنك قد تتساءل لماذا لها قيمة مختلفة هنا مقارنة
‫هنا؟
‫ستجد أن هذين الأمرين متكافئان في NumPy.
‫لذا عليك فقط أن تأخذ كلامي على محمل الجد.
‫يمكنك جوجل ذلك.
‫قد نفعل ذلك في الواقع فقط حتى أتمكن من إثبات ذلك لك.
‫لذلك نذهب هنا.
‫التحكم C فما هو نوع البيانات؟
‫هناك نذهب.
‫هذا الوقت 64 هو نوع d عام بينما يحتفظ بوقت محدد.
‫هناك نذهب.
‫هذا هو Stack Overflow.
‫إذن هذا مجرد سير عمل ، أليس كذلك؟
‫عندما لا تحصل على شيء ، نذهب.
‫MP D-type date time 64 يساوي فارغ نوع زميل.
‫هذا ما نسعى إليه.
‫ولكن الآن بعد أن انقضت تواريخنا ، فلنقم بنفس الحبكة التي فعلناها من قبل.
‫إذن ، فإن الشكل x يساوي حبكة جزئية.
‫رائع.
‫وسنفعل الشيء نفسه بالضبط.
‫X لا تبعثر.
‫سننهي هذا الفيديو في ثانية ، في الواقع ، لأننا في الواقع نسير في عجلة من أمرنا.
‫الصحيح.
‫نحن نتعلم.
‫نحن نستكشف.
‫سعر البيع ، وبعد ذلك سنذهب هنا.
‫سنفعل ألفًا ونرى ما يبدو مختلفًا.
‫رائع.
‫انظر هنا ، سأنزل إلى الأسفل الآن بدلاً من أن نعود إلى هنا ، لدينا مجموعة
‫كاملة من الأسود لأننا نحاول وضع كل هذه الأشياء هناك لأن عمود Saudade الخاص بنا الآن في الشكل من مؤامرة مخطط
‫الكائن التاريخ والوقت.
‫ليب قادر على النظر بذكاء إلى نوع البيانات ثم رسمها وفقًا لذلك.
‫لذلك حصلنا على الأسعار هنا حتى نتمكن من رؤية الكثير من المبيعات ، ربما في عام 2005 ، حدث شيء ما
‫، لذلك لم يكن هناك الكثير من المبيعات في 2005 ، 2008 ، أعتقد أنه ربما كانت الأزمة المالية أو شيء من هذا القبيل.
‫لذلك لم يكن هناك الكثير من المبيعات هنا.
‫ومرة أخرى ، كان ذلك بين عامي 2008 و 2009.
‫يمكننا أن نرى أن أعلى عملية بيع تم إجراؤها في عام 2007 فقط.
‫ثم هناك الكثير من المبيعات في منتصف الفترة ما بين 2009 و 10.
‫لكن مرة أخرى ، هذا لا يخبرنا كثيرًا حقًا ، أليس كذلك؟
‫نحن فقط نحصل على فكرة عما يحدث.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة مرة أخرى.
‫تحقق من ذلك.
‫هل لم تسمع؟
‫هذه هي شركة البيانات التي نعمل معها.
‫لدينا معرف المبيعات وسعر البيع ومجموعة كاملة من الأعمدة المختلفة هنا.
‫ويمكننا أن نرى أن هناك مجموعة كاملة من القيم المفقودة.
‫وإذا أردنا معرفة المزيد حول ما يعنيه عرض وسادة الهيكل السفلي ، فتذكر ، لدينا قاموس البيانات
‫الخاص بنا.
‫يمكن أن نلقي نظرة هنا.
‫هناك نذهب.
‫تكوين الآلة ، عرض صفقات الزاحف.
‫رائع.
‫حتى الآن قمنا ببعض الاستكشاف.
‫ما قد نفعله هو فرز إطار البيانات لدينا حسب تاريخ البيع ثم الاستمرار من هناك ، وإجراء بعض التغييرات الأخرى.
‫لذلك سنفعل ذلك في الفيديو التالي ، ولكن بخلاف ذلك سنجرب استكشاف إطار البيانات واستيراده ومحاولة
‫تمرير التواريخ مع تاريخ البيع وعدم تمرير التواريخ والتحقق من الاختلاف في نوع البيانات عند القيام
‫بذلك و لا تمر التواريخ.