‫Also gut, jetzt haben wir unser Notebook, ein bisschen Licht und wir wissen, welche Schritte wir unternehmen, wir wissen,
‫welches Problem wir zu lösen versuchen.
‫Wir wissen, woher unsere Daten kommen.
‫Wir kennen unsere Bewertungskennzahl und die Funktionen.
‫Lassen Sie uns die Daten importieren und loslegen.
‫In meinem Fall haben wir das in einen Ordner namens data importiert.
‫Möglicherweise haben Sie auch einen Ordner erstellt.
‫Wenn ich also den Dateipfad schreibe, kann sich Ihr Dateipfad von meinem unterscheiden.
‫Die Mine wird Daten heißen.
‫Lassen Sie uns das tun, und wir werden zunächst die Trainings- und Validierungssätze importieren.
‫Wenn Sie sich fragen, warum wir sie gleichzeitig einsetzen, wird dies in einem kommenden Video klar erscheinen.
‫Sie müssen mir also vorerst nur vertrauen, dass wir beides in einem Set importieren.
‫Und wenn wir Bluebook gehen, können wir Tabora sicherlich vollständig verwenden.
‫Na, bitte.
‫Also wollen wir CSFI trainieren und validieren.
‫Wunderbar.
‫Wir sind jetzt übergegangen. Dies kann eine Weile dauern, da dies, wie wir gleich sehen werden, ein
‫ziemlich großer Datensatz ist.
‫Wir bekommen eine Warnung.
‫Was haben wir hier?
‫In den Typenwarnungsspalten 13, 39, 40, 41 sind gemischte Typen angegeben, die beim Import oder Satz die Typoption angegeben haben.
‫Niedriger Speicher entspricht false.
‫Wenn wir also hierher gehen, können wir diese Warnung beseitigen, indem wir low memory gleich false setzen.
‫Das heißt also im Wesentlichen, wann Pander ASV bewertet, wenn diese Funktion instanziiert wird, je nachdem,
‫wie groß ein Datensatz ist, da Datenrahmen im RAM leben Pandas versuchen, den Platzbedarf
‫zu minimieren.
‫Was wir also tun, ist, dass wir nur den Low Memory Deagle auf false setzen. Hey, wir wissen, dass Sie versuchen, den
‫Speicherplatz zu minimieren, aber machen Sie sich keine Sorgen.
‫Wir haben viel Platz.
‫Das sollte also funktionieren, wir sollten in der Lage sein, diese Warnung loszuwerden.
‫Wunderbar.
‫Das heißt also nur, dass Sie es speichern möchten, wie Sie es auch versuchen möchten.
‫Versuchen Sie nicht, den von Ihnen verwendeten Speicherplatz zu minimieren.
‫Wunderbar.
‫Und das erste, was wir wahrscheinlich tun werden, ist Punkt-Infos zu machen, um ein wenig Informationen darüber zu erhalten, was passiert.
‫Also los gehts wieder.
‫Schau dir das an.
‫Es ist bei weitem der größte Datensatz, mit dem wir bisher gearbeitet haben.
‫Wir haben vierhundertzwölftausendsechshundertachtundneunzig Reihen.
‫Das sind viele Zeilen und 53 Spalten.
‫Denken Sie daran, wenn wir uns unsere Spalten ansehen, sind dies unsere Variablen und Beschreibungen.
‫Also sollten wir Verkaufsideen haben.
‫Ja, das ist eine nominale Integer-Maschinenidee, die die Kennung für eine bestimmte Maschine ist.
‫Maschinen können mehrere Verkäufe haben.
‫OK, das bedeutet, dass eine Maschine in diesem Zeitraum mehrmals verkauft werden kann.
‫Dann die, auf die wir wahrscheinlich am meisten achten möchten, da es sich neben dem Verkaufspreis um eine Zeitreihe
‫handelt.
‫So viel sind unsere Maschinen verkauft worden, das ist das Verkaufsdatum.
‫Dies ist also der Zeitpunkt, an dem die Maschine verkauft wurde.
‫Also schauen wir uns dieses Verkaufsdatum, die Verkaufszeit, an.
‫Wunderschönen.
‫Okay, was können wir jetzt tun?
‫Da das Verkaufsdatum ein Datum ist, möchten wir es möglicherweise als Datum übergeben.
‫Aber das machen wir noch nicht, weil ich etwas demonstrieren will.
‫Wir werden also einen Plot erstellen, denn das ist es, was wir normalerweise tun, wenn wir zum ersten Mal mit einem Projekt
‫beginnen, indem wir versuchen, einige Visualisierungen zu erstellen.
‫So gesehen ist hier viel los, oder?
‫Als könnte man sich das nur anschauen.
‫Das ist schwer zu schlussfolgern, wenn Sie mich mögen und Sie sich nur eine Liste von Wörtern und Zahlen ansehen und Sie
‫genau wie ich Dinge visualisieren müssen, ich muss mir die Dinge ansehen.
‫Aber wir können eigentlich sehen, was können wir daraus sehen?
‫Wir haben also vierhundertzwölftausendsechshundertachtundneunzig Einträge.
‫Diese sind mittlerweile bekannt.
‫Wir sagen, wir haben einige fehlende Werte, insbesondere für das Nutzungsband, was auch immer das ist.
‫Wenn wir also unser Datenwörterbuch-Nutzungsband erreichen, also Wert, niedrig, mittel, hoch, berechnet, vergleichen wir unseren
‫speziellen Maschinenverkauf mit der durchschnittlichen Nutzung für das F I-Basismodell.
‫Die Basislinie fünf ist also wirklich ein weiteres Merkmal.
‫Na, bitte.
‫Diese Ansammlung von F. ICH. Modellbeschreibung weit draußen, wir haben hier einige Informationen
‫über unsere Bulldozer-Rechte.
‫Dies ist eigentlich ein ziemlich guter Datensatz.
‫Aber wir können sehen, dass es für die verbotene Verwendung ein paar fehlende Werte
‫gibt, weil es nur dreiundsiebzigtausendsechshundertsiebzig Nicht-Null-Objekte gibt, was bedeutet, dass es vierhundertzwölftausendsechshundertachtundneunzig
‫minus diesen fehlenden Werten gibt.
‫Und das können wir tatsächlich herausfinden, bevor wir planen.
‫Lassen Sie uns das herausfinden.
‫Also haben wir D. F. ist, und so werden wir das überprüfen.
‫Wenn es keine Werte gibt, dann geht es los, das Nutzungsband hat also dreihundertneununddreißigtausendachtundzwanzig fehlende Werte. Wenn wir wissen, was
‫wir über Modelle für maschinelles Lernen wissen, müssen wir uns darum kümmern,
‫bevor wir bauen können ein Model.
‫Aber lasst uns vorwärts drängen.
‫Lassen Sie uns zeichnen, weil wir versuchen, den Verkaufspreis vorherzusagen und wir wissen, dass unsere Daten eine Zeitreihe sind.
‫Was wir uns vielleicht ansehen möchten, ist etwa der Vergleich von Verkaufsterminen mit dem Verkaufspreis.
‫Und wenn wir, wie so viele Rosea, versuchen würden, alle diese Datenpunkte in einem Diagramm darzustellen, weil Sie sich vorstellen,
‫vierhundertzwölftausend Punkte auf einem Diagramm zu zeichnen, wird Ihr Computer dies tun eine
‫harte Zeit haben.
‫Also machen wir ungefähr tausend oder so.
‫Warum nicht.
‫Lass uns gehen.
‫Salz.
‫Wir werden hören, was die ersten Tausend damit machen, das ist eine ziemlich große Zahl.
‫Wir wollen einen Verkaufspreis machen.
‫Und wenn Sie die Namen verschiedener Spalten erfahren möchten, denken Sie daran, dass Sie jederzeit zu den DFG-Spalten gehen können.
‫Also, was wir hier machen, wir nehmen Saldate, wo immer das dort geschrieben steht, das heißt, wenn wir
‫zu unserem Datenwörterbuch kommen, hier wollen wir uns auf die Verkaufszeit des Datums beziehen, an
‫dem es war verkauft sowie der Verkaufspreis.
‫Steht das jetzt in unserem Datenwörterbuch?
‫Ich denke, das ist eigentlich ziemlich einfach.
‫Welche Verkaufspreise sind.
‫Na, bitte.
‫Verkaufspreis, Verkaufspreis in US-Dollar.
‫Schauen wir es uns also an.
‫Lassen Sie uns überprüfen, wann eines davon verkauft wird. Wir werden die Saudade auf die x-Achse setzen, denn denken Sie
‫daran, dass die Streuung XY und der Verkaufspreis auf der Y-Achse ist.
‫Schauen wir es uns also an.
‫Was haben wir hier?
‫Nun, wir haben unseren Ökozid.
‫Brunnen.
‫Sie sehen hier, wir haben versucht, Saldate auf die ersten tausend Beispiele zu setzen, deshalb
‫sieht unser Plot ein bisschen funky aus und versucht nur, sich einzufügen, wenn wir uns unseren
‫Datenrahmen DFG Saldate ansehen.
‫Das ist es, was es auf der x-Achse darzustellen versucht, wenn wir uns die ersten Tausend ansehen müssen.
‫Ich versuche, all diese Ideen hier zusammenzufassen, damit Sie sehen können, wie es nur wie ein
‫großes Stück Barcode und dann nur ein großes Stück schwarzen Text aussieht.
‫Was wir also tun könnten, ist, einfach ein Histogramm zu zeichnen, weil wir immer gerne die Verteilung überprüfen, die die Verteilung
‫der Daten von so vielen Variablen wie möglich ist.
‫Aber warum nicht in diesem Fall den Verkaufspreis?
‫Denn das ist unsere Zielvariable.
‫Also Verkaufspreis und jetzt wieder, wenn es irgendwie unstrukturiert erscheint, was ich hier tue, ist, weil es wirklich
‫so ist, so viele verschiedene Möglichkeiten, Datensätze zu erkunden.
‫Eines der besten, die ich mag, ist DFM, FOH-Prüfung, um zu sehen, ob es einen Nullwert gibt.
‫Wir wissen also jetzt in a wie in fehlenden Werten, also wissen wir, wie viele fehlende Werte überprüft werden.
‫Die Spalten zeichnen eine der wichtigsten Spalten ab jetzt.
‫Ich habe gerade Saldate gewählt, weil es ein Zeitreihenproblemdiagramm ist, eine der
‫wichtigsten Spalten gegen den Verkaufspreis oder gegen die Zielspalte und dann eine Verteilung einiger Spalten Ihrer Wahl vornehmen.
‫Dies sind die stereotypen Dinge, die ich gerne mache, wenn ich zum ersten Mal einen Datensatz erkunde.
‫Aber was wir hier sehen können, sehen wir, dass die meisten unserer Verkaufspreise unter zwanzigtausend US-Dollar liegen.
‫Also die größte Kolumne hier oder nicht die meisten, aber eine große Mehrheit.
‫Eine große Portion.
‫Und dann haben wir einige unter dreißigtausend.
‫Nehmen wir einfach an, 30000, 40000, und dann geht es einfach weiter und es werden immer weniger
‫und weniger und es gibt nicht viele, die mehr als 100000 US-Dollar kosten.
‫Das ist es, was wir dort suchen.
‫OK jetzt.
‫Was wir tun könnten, ist, dass diese Datumsangaben nicht wirklich in dem Format vorliegen, in dem wir sie haben möchten. Sehen Sie also, wie
‫sie tatsächlich vom Typ Objekt sind.
‫Wenn Sie mit Zeitreihen arbeiten, möchten Sie, dass so viele Informationen wie möglich in den Daten kodiert werden,
‫also werden wir das tun.
‫Eine kleine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Terminübergabe.
‫Werfen wir also einen Blick darauf, wie das aussieht, verstreichende Termine.
‫Wenn wir also mit TIME-Seriendaten arbeiten, wollen sie bereichern.
‫Die Zeit- und Datumskomponente, so weit wie möglich, denken Sie vielleicht, wie machen wir das?
‫Nun, legen wir es hier.
‫Wir können das tun, indem wir Pandas sagen,
‫welche unserer Kolumnen.
‫Hat Datteln drin.
‫Verwenden.
‫Der Parameter für vergangene Daten.
‫Wunderbar.
‫Und was wird das tun.
‫Verwandelt die Kolonie, die Apostaten übergeben hat, in ein Datum/Uhrzeit-Objekt, also sehen wir uns zuerst an, was eine Datum/Uhrzeit
‫ist.
‫Objekt in Pannern.
‫Ich bin hierher gekommen, mit einem Zeitstempel für die Datumszeit, damit Sie eine ganze Reihe verschiedener Dinge herausfinden können,
‫welche Tageszeit hier ein Tagesobjekt ist.
‫Timestamp ist apan entspricht der Datumszeit von Python und ist in den meisten Fällen damit austauschbar.
‫Okay, schön.
‫Also im Grunde, wenn wir dort laufen, also machen wir es noch einmal, importieren Sie Daten zu diesem Zeitpunkt erneut, vergangene Daten.
‫Denken Sie daran, dass Sie im Zweifelsfall den Code ausführen, um Tagessätze zu bezahlen, da wir Data Bluebook für
‫Bulldozes Teq verwenden und trainieren werden.
‫Der Zug in Valencia ist sehr schön, aber
‫dieses Mal werden wir ihn überholen. Low Memory war falsch Namen
‫Salda.
‫Wieso den?
‫Denn dort liegen unsere Daten.
‫Und merken Sie sich, was das ist.
‫Wenn wir also Saldate verwenden, ist es ein D-Typ-Objekt.
‫Wir könnten hier nur ein bisschen schreiben D.
‫Typ D, Typ O.
‫Wenn wir dies tun, sehen wir uns an, was der Unterschied ist.
‫Dies wird nun unseren ursprünglichen Datenrahmen überschreiben, damit wir Punkt Saldate, Punkt Tag erreichen können.
‫Oh, das ist ein bisschen funky.
‫Was wäre, wenn wir D. F. nicht sagen, in Ordnung, wie sieht es aus?
‫Sie haben Ton im ersten Tausend.
‫Aha, OK, also wenn wir hier hochkommen.
‫Wir haben Saldate, also sehen sie so aus.
‫Was Penders getan hat, ist, weil wir es an Dade übergeben haben, es hat alle Werte in der
‫Saldate-Spalte durchgesehen und in diesen Stil umgewandelt.
‫Wir haben also Jahr, Monat, Tag und können sehen, dass der Datentyp Datum/Uhrzeit 64 ist.
‫Und wenn Sie bei Google wären.
‫Vergleichen Sie diese beiden, denn Sie fragen sich vielleicht, warum es hier einen anderen Wert als
‫hier hat. Sie werden feststellen, dass diese beiden in keinem Kuchen gleichwertig sind.
‫Sie müssen sich also einfach auf mein Wort verlassen.
‫Sie könnten googlen und wir könnten das tatsächlich tun, nur damit wir es Ihnen beweisen können.
‫Also gehen wir hierher, kontrollieren, was ist der Datentyp?
‫Dort ist 64 zu dieser Zeit ein allgemeiner Tagestyp, während Maine eine bestimmte Zeit ist.
‫Na, bitte.
‫Dies ist ein Stapelüberlauf, also ist dies nur ein Workflow, richtig, wenn Sie etwas nicht erhalten.
‫Na, bitte.
‫Die 64-Werte des MPLX-Punkt-d-Typs am Tag entsprechen dem NPD-Typ in der Nacht.
‫Das ist, was wir suchen.
‫Aber jetzt, da unsere Termine verstrichen sind, machen wir den gleichen Gedanken wie zuvor.
‫Tofig X entspricht den Nebenhandlungen von Palta.
‫Wunderbar.
‫Und wir werden genau dasselbe tun, eckstut Scatter.
‫Wir werden dieses Video in einer Sekunde beenden, weil wir es wirklich eilig haben, oder?
‫Wir lernen.
‫Wir erkunden.
‫Verkaufspreis, und dann gehen wir hierher, wir machen tausend und sehen, was anders aussieht.
‫Wunderbar zu sehen, wie unten jetzt, anstatt wenn wir wieder hier oben kommen, wir
‫nur einen ganzen Haufen Schwarzer haben, weil wir versuchen, all das dort unten zu platzieren, weil unsere Saudade-Kolumne jetzt die Form
‫einer Tageszeit hat Objekt.
‫Matplotlib ist in der Lage, den Datentyp intelligent zu betrachten und dann entsprechend zu plotten.
‫Also haben wir hier Preise bekommen.
‫Sie können also sehen, dass es viele Verkäufe gibt, vielleicht 25.
‫Etwas passiert.
‫Es gab also nicht viele Verkäufe in den Jahren 2005, 2008, ich glaube, das könnte die Finanzkrise oder so ähnlich gewesen
‫sein.
‫Hier gab es also nicht allzu viele Verkäufe.
‫Und dann wieder, das ist zwischen 2008, 2009.
‫Und wir können sehen, dass der höchste Verkauf nur im Jahr 2007 getätigt wurde.
‫Und dann gibt es zwischen 2009 und 2010 viele Verkäufe.
‫Aber auch das sagt uns nicht wirklich viel aus.
‫Rechts.
‫Wir bekommen nur eine Vorstellung davon, was vor sich geht.
‫Schauen wir also noch einmal nach.
‫Schau es dir an, Dummkopf.
‫Dies sind unsere Daten, mit denen wir arbeiten.
‫Wir haben hier Verkaufsaufträge, Verkaufspreise, eine ganze Reihe verschiedener Spalten.
‫Wir können sehen, dass es eine ganze Reihe von fehlenden Werten gibt.
‫Und wenn wir mehr darüber erfahren wollten, was Unterwagen Padworth bedeutet, denken Sie daran, wir haben
‫unser Datenwörterbuch.
‫Hier können wir nachschauen.
‫Na, bitte.
‫Maschinenkonfiguration, Breite der Raupenfahrwerke.
‫Wunderbar.
‫Jetzt haben wir also ein wenig erforscht, was wir tun könnten, ist, unseren Datenrahmen nach Saudade zu sortieren und dann von dort
‫aus weiterzumachen und einige weitere Änderungen vorzunehmen.
‫Das werden wir im nächsten Video tun, aber ansonsten versuchen Sie, den Datenrahmen zu erkunden, ihn zu importieren und zu
‫versuchen, die Daten mit Saudade zu übergeben und die Daten nicht zu übergeben und den Unterschied im Datentyp zu überprüfen, wenn Sie dies
‫tun und keine Termine weitergeben.