‫Baiklah, jadi sekarang kita punya buku catatan kita, sedikit mati dan kita tahu langkah apa yang kita ambil, kita tahu
‫masalah apa yang coba kita pecahkan.
‫Kami tahu dari mana data kami berasal.
‫Kami mengetahui metrik penilaian kami dan fitur-fiturnya.
‫Mari impor data dan mulai.
‫Jadi dalam kasus saya, kami telah mengimpornya ke folder bernama data.
‫Anda mungkin telah membuat folder yang sama.
‫Jadi ketika saya menulis jalur file, jalur file Anda mungkin berbeda dengan milik saya.
‫Tambang akan disebut data.
‫Jadi mari kita lakukan itu dan kita akan mengimpor set pelatihan dan validasi untuk memulai.
‫Jika Anda bertanya-tanya mengapa kami mempekerjakan mereka pada saat yang sama, ini akan tampak jelas dalam video mendatang.
‫Jadi Anda hanya perlu mempercayai saya untuk saat ini bahwa kami mengimpor keduanya dalam satu set.
‫Dan jika kita menggunakan bluebook, kita mungkin bisa menggunakan Tabora secara lengkap, tentunya.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi kami ingin melatih dan memvalidasi CSFI.
‫Hebat.
‫Kami telah beralih ke sekarang ini mungkin memakan waktu cukup lama karena seperti yang akan kita lihat sebentar lagi, ini adalah
‫kumpulan data yang cukup besar.
‫Kami mendapat peringatan.
‫Apa yang kita miliki di sini?
‫Ketik kolom peringatan, 13, 39, 40, 41 memiliki tipe campuran yang ditentukan opsi tipe pada impor atau set.
‫Memori rendah sama dengan salah.
‫Jadi jika kita pergi ke sini, kita bisa menghilangkan peringatan ini dengan mengatur memori rendah sama dengan salah.
‫Jadi ini pada dasarnya mengatakan adalah ketika pander menilai ASV, ketika fungsi ini dipakai, tergantung pada seberapa
‫besar kumpulan data, karena bingkai data yang hidup di RAM panda mencoba meminimalkan jumlah ruang yang
‫mereka gunakan.
‫Jadi yang kami lakukan adalah kami hanya menyetel deagle memori rendah ke salah, hei, kami tahu Anda
‫mencoba meminimalkan ruang, tapi jangan terlalu khawatir.
‫Kami punya banyak ruang.
‫Jadi ini harus berhasil, kita harus bisa menghilangkan peringatan itu.
‫Hebat.
‫Jadi ini hanya mengatakan menyimpannya namun Anda ingin mencoba dan menariknya.
‫Jangan mencoba meminimalkan ruang yang Anda gunakan.
‫Hebat.
‫Dan hal pertama yang mungkin akan kita lakukan adalah mencari info titik untuk mendapatkan sedikit informasi tentang apa yang terjadi.
‫Jadi di sana kita pergi lagi.
‫Lihat itu.
‫Ini adalah kumpulan data terbesar yang pernah kami tangani dengan tembakan yang cukup panjang.
‫Kami memiliki empat ratus dua belas ribu enam ratus sembilan puluh delapan baris.
‫Itu banyak baris dan 53 kolom.
‫Ingat, jika kita melihat kolom kita, ini adalah variabel dan deskripsi kita.
‫Jadi kita harus memiliki ide penjualan.
‫Ya, itu adalah ide mesin bilangan bulat nominal, yang merupakan pengenal untuk mesin tertentu.
‫Mesin mungkin memiliki beberapa penjualan.
‫Oke, jadi itu berarti sebuah mesin bisa dijual berkali-kali selama jangka waktu tersebut.
‫Kemudian yang paling ingin kami perhatikan karena ini adalah rangkaian waktu selain dari harga
‫jual.
‫Itu adalah berapa banyak mesin kami telah dijual adalah tanggal penjualan.
‫Jadi ini adalah ketika mesin telah dijual.
‫Jadi kita lihat tanggal penjualan ini, waktu penjualan.
‫Cantik.
‫Oke, jadi apa yang bisa kita lakukan sekarang?
‫Karena tanggal Penjualan adalah tanggal, yang mungkin ingin kami lakukan adalah memberikannya sebagai tanggal.
‫Tapi kami belum akan melakukannya karena saya ingin menunjukkan sesuatu.
‫Jadi kita akan membuat plot karena inilah yang biasanya kita lakukan ketika pertama kali memulai
‫proyek apapun mencoba membuat beberapa visualisasi.
‫Melihat ini, ada banyak hal yang terjadi di sini, bukan?
‫Seperti Anda hanya bisa melihat ini.
‫Sulit untuk menyimpulkan jika Anda menyukai saya dan Anda hanya melihat daftar kata dan angka dan Anda
‫seperti saya perlu memvisualisasikan sesuatu, saya perlu melihat sesuatu.
‫Tapi kita bisa melihat sebenarnya apa yang bisa kita lihat dari ini?
‫Jadi kita punya empat ratus dua belas ribu enam ratus sembilan puluh delapan entri.
‫Ini dikenal sekarang.
‫Kami mengatakan kami mendapat beberapa nilai yang hilang, terutama untuk pita penggunaan, apa pun itu.
‫Jadi jika kita sampai pada pita penggunaan kamus data kita, jadi nilai, rendah, sedang, tinggi, dihitung, bandingkan penjualan
‫mesin khusus ini milik kita dengan penggunaan rata-rata untuk model dasar FI.
‫Jadi lima garis dasar benar-benar fitur lain.
‫Di sana kita pergi.
‫Agregasi dari F. SAYA. deskripsi model jauh, kami mendapat beberapa informasi yang adil di sini
‫tentang hak buldoser kami.
‫Ini sebenarnya adalah kumpulan data yang cukup bagus.
‫Tetapi kita dapat melihat bahwa untuk penggunaan yang dilarang, ada beberapa nilai yang hilang karena hanya ada tujuh puluh tiga ribu
‫enam ratus tujuh puluh objek bukan nol, jadi itu berarti ada empat ratus dua belas ribu enam ratus sembilan
‫puluh delapan dikurangi nilai yang hilang itu.
‫Dan kita bisa mengetahuinya sebelum kita merencanakannya.
‫Mari kita cari tahu.
‫Jadi kami mendapat D F. adalah dan ini adalah bagaimana kita akan memeriksa.
‫Jika tidak ada nilai, ini dia, jadi pita penggunaan memiliki tiga ratus tiga puluh sembilan ribu dua puluh delapan nilai yang hilang, mengetahui
‫apa yang kita ketahui tentang model pembelajaran mesin, itu adalah sesuatu yang harus kita
‫urus sebelum kita dapat membangun sebuah contoh.
‫Tapi mari kita dorong ke depan.
‫Mari kita plot, karena kita mencoba memprediksi harga jual dan kita tahu bahwa data kita adalah deret waktu.
‫Apa yang mungkin ingin kita lihat adalah sesuatu seperti membandingkan tanggal penjualan dengan harga jual.
‫Dan karena begitu banyak Rosea, jika kita melakukan itu, jika kita mencoba memplot semua titik data ini dalam satu plot, karena Anda membayangkan
‫mencoba menggambar empat ratus dua belas ribu titik pada sebuah plot, komputer Anda akan memiliki
‫waktu yang sulit.
‫Jadi mari kita lakukan sekitar seribu atau lebih.
‫Mengapa tidak.
‫Ayo pergi.
‫salad.
‫Kita akan mendengar apa yang dilakukan seribu pertama bagaimana dengan itu, itu jumlah yang cukup besar.
‫Kami ingin melakukan harga jual.
‫Dan jika Anda ingin mengetahui nama kolom yang berbeda, ingat, Anda selalu dapat membuka kolom DFG.
‫Jadi apa yang kami lakukan di sini, kami mengambil Saldate, di mana pun yang disebutkan di sana, yaitu
‫jika kami membuka kamus data kami, di sinilah kami ingin merujuk ke waktu penjualan dari
‫tanggal yang telah dijual serta harga jualnya.
‫Nah, apakah itu ada di kamus data kita?
‫Saya pikir itu cukup mudah, sebenarnya.
‫Berapa harga jualnya.
‫Di sana kita pergi.
‫Harga jual, harga pokok penjualan dalam dolar AS.
‫Jadi mari kita periksa.
‫Mari kita periksa ketika salah satu dari ini dijual, kita akan meletakkan saudade pada sumbu x karena
‫ingat, pencar adalah X Y dan harga jual pada sumbu Y.
‫Jadi mari kita periksa.
‫Apa yang kita dapatkan di sini?
‫Nah, kita punya ecocide kami.
‫Sehat.
‫Jadi Anda lihat di sini, kami mencoba untuk menempatkan Saldate seribu contoh pertama, jadi inilah
‫mengapa plot kami terlihat agak funky dan itu hanya mencoba untuk mengemas jika kami melihat kerangka
‫data kami, DFG Saldate.
‫Itulah yang coba diplot pada sumbu x jika kita harus melihat seribu pertama.
‫Saya mencoba untuk memplot semua ide ini di sini sehingga Anda dapat melihat bagaimana tampilannya seperti sepotong
‫besar kode batang dan kemudian hanya sepotong besar teks hitam di sana.
‫Jadi yang bisa kita lakukan adalah memplot histogram saja, karena kita selalu suka mengecek distribusinya, yaitu
‫penyebaran data dari variabel sebanyak mungkin.
‫Tetapi dalam hal ini, mengapa tidak melakukan harga jual?
‫Karena itulah variabel target kami.
‫Jadi harga jual dan sekarang, sekali lagi, jika tampaknya agak tidak terstruktur, apa yang saya lakukan di sini adalah karena memang seperti
‫ini, begitu banyak cara yang berbeda, Anda dapat menjelajahi kumpulan data.
‫Salah satu yang terbaik yang saya suka adalah, adalah DFM, FOH periksa untuk melihat apakah ada nilai nol.
‫Jadi kita sekarang tahu di dalam seperti dalam nilai yang hilang, jadi kita tahu berapa banyak nilai yang hilang yang diperiksa.
‫Kolom plot salah satu kolom yang paling penting dari sekarang.
‫Saya baru saja memilih Saldate karena ini adalah plot masalah deret waktu, salah
‫satu kolom terpenting versus harga jual atau versus kolom target dan kemudian melakukan distribusi beberapa kolom pilihan Anda.
‫Ini adalah hal-hal stereotip yang ingin saya lakukan ketika pertama kali menjelajahi kumpulan data.
‫Tapi yang bisa kita lihat di sini, kita bisa melihat bahwa sebagian besar harga jual kita di bawah dua puluh ribu dolar AS.
‫Jadi kolom terbesar disini atau bukan kebanyakan, tapi mayoritas besar.
‫Sebagian besar.
‫Dan kemudian kita punya beberapa di bawah tiga puluh ribu.
‫Mari kita asumsikan bahwa 30000, 40000, dan kemudian terus menyala dan semakin sedikit dan semakin
‫sedikit dan tidak terlalu banyak yang harganya lebih dari 100000 dolar AS.
‫Jadi itulah yang kita lihat di sana.
‫Oke, sekarang.
‫Apa yang mungkin kita lakukan adalah karena tanggal ini tidak benar-benar dalam format yang kita inginkan, jadi lihat
‫bagaimana mereka benar-benar mengetikkan objek.
‫Saat Anda berurusan dengan Time series, Anda ingin informasi sebanyak mungkin dikodekan dalam tanggal, jadi itulah
‫yang akan kami lakukan.
‫Sedikit cara yang bisa kita lakukan ini disebut lewat tanggal.
‫Jadi mari kita lihat seperti apa ini, melewati tanggal.
‫Jadi ketika kami bekerja dengan data seri TIME, mereka ingin memperkaya.
‫Komponen waktu dan tanggal, sebisa mungkin, Anda mungkin berpikir, nah, bagaimana kita melakukannya?
‫Nah, mari kita taruh di sini.
‫Kita bisa melakukannya dengan memberi tahu panda kolom
‫mana yang kita miliki.
‫Memiliki tanggal di dalamnya.
‫Menggunakan.
‫Parameter tanggal yang lalu.
‫Hebat.
‫Dan apa yang akan dilakukan ini.
‫Apakah mengubah koloni mana pun yang melewati murtad menjadi objek waktu tanggal, jadi mari kita lihat dulu apa itu waktu
‫tanggal.
‫Objek di panner.
‫Saya tiba di sini, diberi stempel waktu hingga waktu tanggal sehingga Anda dapat menemukan banyak hal yang berbeda, apa siang
‫hari di sini adalah objek siang hari.
‫Stempel waktu adalah apan setara dengan waktu tanggal Python dan dapat ditukar dengannya dalam banyak kasus.
‫OK Cantik.
‫Jadi pada dasarnya ketika kita menjalankan di sana, jadi mari kita lakukan lagi, impor data lagi saat ini, tanggal yang lalu.
‫Ingat, jika ragu, jalankan kode untuk membayar tarif harian saat kami dan kami akan pergi ke Data Bluebook untuk Buldoser
‫Teq dan kami akan pergi berlatih.
‫Kereta di Valencia sangat luar biasa, tapi kali ini kita akan melewatinya, memori rendah
‫itu salah, jadi kita tidak memiliki peringatan itu dan kemudian kita akan melewatinya, melewati tanggal dan kita akan melewati
‫kolom nama Salda.
‫Mengapa?
‫Karena di situlah data kita.
‫Dan jadi perhatikan apa ini.
‫Jadi jika kita menggunakan Saldate, itu adalah objek tipe D.
‫Kami mungkin hanya menempatkan sedikit di sini D.
‫Tipe D, Tipe O.
‫Jadi ketika kita melakukan ini, mari kita lihat apa perbedaannya.
‫Sekarang, ini akan menimpa bingkai data asli kita sehingga kita bisa menggunakan dot Saldate, dot siang hari.
‫Oh, itu agak funky.
‫Bagaimana jika kita melakukan D F. tidak mengatakan, baiklah, seperti apa bentuknya?
‫Mereka punya suara di seribu pertama.
‫Aha, oke, jadi jika kita datang ke sini.
‫Kami punya Saldate, jadi Anda punya mereka terlihat seperti ini.
‫Apa yang telah dilakukan Penders adalah karena kami telah melewatinya untuk melewati Dade, itu melewati semua nilai di
‫kolom Saldate dan mengubahnya menjadi gaya ini.
‫Jadi kita punya tahun, bulan, hari, dan kita bisa melihat bahwa tipe datanya adalah tanggal waktu 64.
‫Dan jika Anda ke Google.
‫Bandingkan keduanya, karena Anda mungkin bertanya-tanya mengapa memiliki nilai yang berbeda di sini dibandingkan
‫dengan di sini, Anda akan menemukan bahwa tanpa kue, keduanya setara.
‫Jadi Anda hanya harus mengambil kata-kata saya untuk itu.
‫Anda dapat menggunakan Google dan kami mungkin benar-benar melakukannya agar kami dapat membuktikannya kepada Anda.
‫Jadi kita ke sini, kontrol, katakan jadi apa tipe datanya?
‫Di sana pada waktu itu, 64 adalah tipe hari umum, sedangkan Maine adalah waktu khusus.
‫Di sana kita pergi.
‫Ini adalah stack overflow, jadi ini hanya alur kerja, benar, ketika Anda tidak mendapatkan sesuatu.
‫Di sana kita pergi.
‫MPLX tipe dot d siang hari 64 sama dengan tipe NPD malam.
‫Itu yang kita kejar.
‫Tapi sekarang tanggal kita telah berlalu, mari kita lakukan pemikiran yang sama seperti yang kita lakukan sebelumnya.
‫Tofig X sama dengan subplot Palta.
‫Hebat.
‫Dan kita hanya akan melakukan hal yang sama persis dengan ecckstut scatter.
‫Kami akan menyelesaikan video ini dalam satu detik sebenarnya karena kami benar-benar terburu-buru, bukan?
‫Kami sedang belajar.
‫Kami sedang menjelajah.
‫Harga jual, dan kemudian kita akan pergi ke sini, kita akan melakukan seribu dan melihat apa yang terlihat berbeda.
‫Luar biasa untuk melihat bagaimana ke bawah sekarang alih-alih ketika kami kembali ke sini,
‫kami baru saja mendapatkan banyak warna hitam karena kami mencoba untuk meletakkan semua ini di sana karena kolom saudade kami sekarang dalam
‫bentuk siang hari obyek.
‫Matplotlib mampu dengan cerdas melihat tipe data dan kemudian diplot sesuai.
‫Jadi kami sampai di sini harga.
‫Jadi Anda bisa melihat ada banyak penjualan, mungkin 25.
‫Sesuatu telah terjadi.
‫Jadi tidak banyak penjualan di tahun 2005, 2008, saya percaya itu mungkin karena krisis keuangan atau semacamnya.
‫Jadi tidak terlalu banyak penjualan di sini.
‫Dan sekali lagi, itu antara 2008, 2009.
‫Dan kita bisa melihat penjualan tertinggi dilakukan hanya pada tahun 2007.
‫Dan kemudian ada banyak penjualan sekitar pertengahan tahun 2009, 2010.
‫Tetapi sekali lagi, ini tidak terlalu memberi tahu kami.
‫Benar.
‫Kami hanya mendapatkan ide tentang apa yang terjadi.
‫Jadi mari kita lihat sekali lagi.
‫Lihat itu, bodoh.
‫Ini adalah data kami yang sedang kami kerjakan.
‫Kami memiliki pesanan penjualan, harga jual, sejumlah kolom berbeda di sini.
‫Kita dapat melihat bahwa ada banyak nilai yang hilang.
‫Dan jika kita ingin mengetahui lebih banyak tentang apa arti undercarriage Padworth, ingat, kita memiliki kamus
‫data kita.
‫Kita bisa lihat di sini.
‫Di sana kita pergi.
‫Konfigurasi mesin, lebar perdagangan perayap.
‫Hebat.
‫Jadi sekarang kita telah melakukan sedikit eksplorasi, yang mungkin kita lakukan adalah mengurutkan kerangka data kita berdasarkan saudade dan kemudian melanjutkan
‫dari sana, membuat beberapa perubahan lagi.
‫Jadi kita akan melakukannya di video berikutnya, tetapi jika tidak, coba jelajahi bingkai data, impor
‫dan coba berikan tanggal dengan saudade dan jangan lewati tanggal dan periksa perbedaan tipe data saat Anda melakukannya
‫dan tidak melewati tanggal.