‫Bene, ora abbiamo il nostro taccuino, un po' di luce spenta e sappiamo quali passi stiamo facendo, sappiamo
‫quale problema stiamo cercando di risolvere.
‫Sappiamo da dove provengono i nostri dati.
‫Conosciamo la nostra metrica di valutazione e le caratteristiche.
‫Importiamo i dati e iniziamo.
‫Quindi, nel mio caso, l'abbiamo importato in una cartella chiamata data.
‫Potresti aver creato una cartella lo stesso.
‫Quindi, quando scrivo il percorso del file, il percorso del tuo file potrebbe essere diverso dal mio.
‫La miniera si chiamerà dati.
‫Quindi facciamolo e importeremo i set di addestramento e convalida per cominciare.
‫Se ti stai chiedendo perché li stiamo impiegando allo stesso tempo, questo sembrerà chiaro in un prossimo video.
‫Quindi dovrai solo fidarti di me per il momento che stiamo importando entrambi in un set.
‫E se andiamo bluebook, probabilmente possiamo usare Tabora complete, sicuramente.
‫Ci siamo.
‫Quindi vogliamo formare e convalidare CSFI.
‫Meraviglioso.
‫Ci siamo spostati nel momento in cui questo potrebbe richiedere del tempo perché, come vedremo tra un secondo, questo è un
‫set di dati abbastanza grande.
‫Stiamo ricevendo un avvertimento.
‫Cosa abbiamo qui?
‫Le colonne di avviso di tipo, 13, 39, 40, 41 hanno tipi misti specificati come opzione di tipo durante l'importazione o l'impostazione.
‫Memoria bassa equivale a falso.
‫Quindi, se andiamo qui, possiamo eliminare questo avviso impostando la memoria bassa uguale a false.
‫Quindi questo sta essenzialmente dicendo che quando i panders valutano ASV, quando questa funzione viene istanziata, a seconda di quanto è grande un
‫set di dati, perché i frame di dati vivono nella RAM i panda cercano di ridurre al minimo la quantità di
‫spazio che occupano.
‫Quindi quello che stiamo facendo è semplicemente impostare un deagle con poca memoria su false per andare, ehi, sappiamo che stai cercando di
‫ridurre al minimo lo spazio, ma non preoccuparti troppo.
‫Abbiamo un sacco di spazio in camera.
‫Quindi dovrebbe funzionare, dovremmo essere in grado di sbarazzarci di quell'avvertimento.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo sta solo dicendo di conservarlo come vuoi provare a tirarlo.
‫Non cercare di ridurre al minimo lo spazio che stai utilizzando.
‫Meraviglioso.
‫E la prima cosa che probabilmente faremo è andare su dot info per ottenere un po' di informazioni su ciò che sta accadendo.
‫Quindi ci risiamo.
‫Dai un'occhiata a quello.
‫È il più grande set di dati con cui abbiamo lavorato fino ad ora con un colpo abbastanza lungo.
‫Abbiamo quattrocentododicimilaseicentonovantotto righe.
‫Sono molte righe e 53 colonne.
‫Ricorda, se diamo un'occhiata alle nostre colonne, queste sono le nostre variabili e descrizioni.
‫Quindi dovremmo avere idee di vendita.
‫Sì, questa è un'idea di macchina nominale intera, che è l'identificatore di una particolare macchina.
‫Le macchine possono avere più vendite.
‫OK, questo significa che una macchina potrebbe essere venduta più volte nel corso di quel periodo di tempo.
‫Quindi quello a cui vogliamo probabilmente prestare maggiore attenzione perché è una serie temporale a parte il prezzo di
‫vendita.
‫Questo è quanto le nostre macchine sono state vendute è la data di vendita.
‫Quindi questo è quando la macchina è stata venduta.
‫Quindi diamo un'occhiata a questa data di vendita, ora di vendita.
‫Bellissimo.
‫OK, quindi cosa possiamo fare ora?
‫Poiché la data di vendita è una data, ciò che potremmo voler fare è passarla come data.
‫Ma non lo faremo ancora perché voglio dimostrare qualcosa.
‫Quindi creeremo una trama perché questo è ciò che di solito facciamo quando iniziamo qualsiasi tipo di
‫progetto è provare a fare alcune visualizzazioni.
‫Guardando questo, ci sono molte cose qui, giusto?
‫Come se potessi semplicemente guardare questo.
‫Questo è difficile da dedurre se ti piaccio e stai solo guardando un elenco di parole e numeri e tu, proprio come
‫ho bisogno di visualizzare le cose, ho bisogno di guardare le cose.
‫Ma possiamo vedere in realtà cosa possiamo vedere da questo?
‫Quindi abbiamo quattrocentododicimilaseicentonovantotto voci.
‫Questi sono noti ora.
‫Diciamo che abbiamo alcuni valori mancanti, specialmente per la banda di utilizzo, qualunque essa sia.
‫Quindi, se arriviamo alla nostra banda di utilizzo del dizionario dati, quindi valore, basso, medio, alto, calcolato, confrontando questa
‫particolare vendita di macchine con l'utilizzo medio per il modello base F I.
‫Quindi le cinque linee di base sono davvero un'altra caratteristica.
‫Ci siamo.
‫Questa aggregazione di F. IO. descrizione del modello lontano, qui abbiamo alcune informazioni sui nostri
‫diritti sui bulldoze.
‫Questo è in realtà un set di dati piuttosto buono.
‫Ma possiamo vedere che per l'utilizzo vietato, ci sono alcuni valori mancanti perché ci
‫sono solo settantatremilaseicentosettanta oggetti non nulli, quindi questo significa che ci sono
‫quattrocentododicimilaseicentonovantotto meno quei valori mancanti.
‫E possiamo capirlo effettivamente prima di tracciare.
‫Scopriamolo.
‫Quindi abbiamo D. F. è ed è così che andremo a verificare.
‫Se non ci sono valori, ci siamo, quindi la banda di utilizzo ha trecentotrentanovemilaventotto valori mancanti, sapendo cosa sappiamo
‫sui modelli di apprendimento automatico, è qualcosa di cui dovremo occuparci
‫prima di poter costruire un modello.
‫Ma andiamo avanti.
‫Tracciamo, perché stiamo cercando di prevedere il prezzo di vendita e sappiamo che i nostri dati sono una serie temporale.
‫Quello che potremmo voler esaminare è qualcosa come confrontare le date di vendita con il prezzo di vendita.
‫E perché come tante Rosea, se dovessimo farlo, se dovessimo provare a tracciare tutti questi punti dati in un grafico, perché immagini
‫di provare a disegnare quattrocentododicimila punti su un grafico, il tuo computer sta per avere
‫un momento difficile.
‫Quindi facciamo circa un migliaio o giù di lì.
‫Perchè no.
‫Andiamo.
‫Saldato.
‫Sentiremo cosa fanno i primi mille che ne dici di questo, è un numero abbastanza grande.
‫Vogliamo fare un prezzo di vendita.
‫E se vuoi scoprire i nomi di colonne diverse, ricorda, puoi sempre andare alle colonne DFG.
‫Quindi quello che stiamo facendo qui, stiamo portando Saldate, ovunque sia scritto là fuori, cioè se veniamo al nostro dizionario di
‫dati, è qui che vogliamo fare riferimento al momento delle vendite della data in cui è
‫stato venduto così come il prezzo di vendita.
‫Ora, è nel nostro dizionario dei dati?
‫Penso che sia abbastanza semplice, in realtà.
‫Quali sono i prezzi di vendita.
‫Ci siamo.
‫Prezzo di vendita, costo di vendita in dollari USA.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Controlliamo quando uno di questi viene venduto, metteremo la saudade sull'asse x perché ricorda, lo scatter
‫è X Y e il prezzo di vendita sull'asse Y.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Cosa abbiamo qui?
‫Bene, abbiamo il nostro ecocidio.
‫Bene.
‫Quindi vedete qui, abbiamo provato in fondo a mettere Saldate i primi mille esempi, quindi questo è il motivo
‫per cui la nostra trama sembra un po' eccentrica e sta solo cercando di fare i bagagli se diamo un'occhiata al
‫nostro frame di dati, DFG Saldate.
‫Questo è quello che sta cercando di tracciare sull'asse x se dobbiamo guardare i primi mille.
‫Cerco di tracciare tutte queste idee qui in modo da poter vedere come sembra solo un grosso pezzo di
‫un codice a barre e poi solo un grosso pezzo di testo nero lì.
‫Quindi quello che potremmo fare è tracciare un istogramma, perché ci piace sempre controllare la distribuzione, che è la
‫diffusione dei dati di quante più variabili possibili.
‫Ma in questo caso, perché non fare il prezzo di vendita?
‫Perché questa è la nostra variabile target.
‫Quindi il prezzo di vendita e ora, di nuovo, se sembra un po' non strutturato, quello che sto facendo qui è perché è davvero
‫così, così tanti modi diversi, puoi esplorare il set di dati.
‫Uno dei migliori che mi piace è DFM, FOH controlla se c'è un valore nullo.
‫Quindi ora sappiamo in a come in valori mancanti, quindi sappiamo quanti valori mancanti sono controllati.
‫Le colonne tracciano una delle colonne più importanti da ora in poi.
‫Ho appena scelto Saldate perché è un diagramma di problemi di serie temporali, una delle colonne
‫più importanti rispetto al prezzo di vendita o rispetto alla colonna target e quindi esegui una distribuzione di alcune colonne a tua scelta.
‫Queste sono le cose stereotipate che mi piace fare quando esploro per la prima volta un set di dati.
‫Ma quello che possiamo vedere qui, possiamo vedere che la maggior parte dei nostri prezzi di vendita sono inferiori a ventimila dollari USA.
‫Quindi la colonna più grande qui o non la maggior parte, ma una grande maggioranza.
‫Una grande porzione.
‫E poi ne abbiamo alcuni sotto i trentamila.
‫Supponiamo che 30000, 40000, e poi continui a suonare e ce ne siano sempre meno e
‫non ce ne sono molti che costano più di 100000 dollari USA.
‫Quindi è quello che stiamo guardando lì.
‫Ok ora.
‫Quello che potremmo fare è perché queste date non sono realmente nel formato in cui le vogliamo, quindi guarda come
‫sono effettivamente oggetto di tipo.
‫Quando hai a che fare con le serie temporali, vuoi che nelle date siano codificate quante più informazioni possibili,
‫quindi è quello che faremo.
‫Un piccolo modo per farlo è chiamato date di passaggio.
‫Quindi diamo un'occhiata a come si presenta, date di passaggio.
‫Quindi, quando lavoriamo con i dati delle serie TIME, vogliono arricchirsi.
‫Il componente ora e data, per quanto possibile, potresti pensare, beh, come lo facciamo?
‫Bene, mettiamolo qui.
‫Possiamo farlo dicendo ai panda quale
‫delle nostre colonne.
‫Contiene delle date.
‫Usando.
‫Il parametro delle date passate.
‫Meraviglioso.
‫E cosa farà questo.
‫È trasformare qualsiasi colonia abbia passato gli apostati in un oggetto data e ora, quindi vediamo prima cos'è una data e
‫ora.
‫Oggetto in panners.
‫Sono arrivato qui, con la data e l'ora in modo che tu possa scoprire un sacco di cose diverse,
‫che giorno qui è oggetto diurno.
‫Il timestamp è apan è l'equivalente della data e dell'ora di Python ed è scambiabile con esso nella maggior parte dei casi.
‫Ok bello.
‫Quindi, in pratica, quando corriamo lì, ripetiamolo, importando di nuovo i dati in questo momento, le date passate.
‫Ricorda, in caso di dubbio, esegui il codice per pagare le tariffe giornaliere mentre andremo a Data Bluebook per
‫Bulldozes Teq e andremo ad allenarci.
‫Il treno a Valencia è molto bello, ma questa volta lo passeremo la
‫memoria bassa era falsa, quindi non abbiamo quell'avviso e poi lo passeremo, passeremo le date e passeremo alla
‫colonna nome Saldato.
‫Come mai?
‫Perché è lì che i nostri dati.
‫E quindi prendi nota di cosa si tratta.
‫Quindi, se andiamo a Saldate, è un oggetto di tipo D.
‫Potremmo metterci un po' qui D.
‫Tipo D, tipo O.
‫Quindi, quando lo facciamo, vediamo qual è la differenza.
‫Ora, questo sovrascriverà il nostro frame di dati originale in modo che possiamo puntare Saldate, punto Day.
‫Oh, è un po' strano.
‫E se facessimo D. F. non dire, va bene, che aspetto ha?
‫Hanno suono alle prime migliaia.
‫Aha, ok, quindi se veniamo quassù.
‫Abbiamo Saldate, quindi hai questo aspetto.
‫Quello che ha fatto Penders è che l'abbiamo passato a quello di Dade, ha esaminato tutti i valori nella colonna
‫Saldate e li ha convertiti in questo stile.
‫Quindi abbiamo anno, mese, giorno e possiamo vedere che il tipo di dati è data e ora 64.
‫E se fossi su Google.
‫Confronta questi due, perché potresti chiederti perché ha un valore diverso qui rispetto a
‫qui, scoprirai che in nessuna torta, questi due sono equivalenti.
‫Quindi dovrai solo credermi sulla parola.
‫Potresti Google e potremmo effettivamente farlo solo per poterti dimostrare.
‫Quindi andiamo qui, controlliamo, diciamo che tipo di dati è?
‫Lì a quel tempo, 64 è un tipo di giorno generale, mentre il Maine è un'ora specifica.
‫Ci siamo.
‫Questo è stack overflow, quindi questo è solo un flusso di lavoro, giusto, quando non ottieni qualcosa.
‫Ci siamo.
‫MPLX dot d type 64 diurno equivale a NPD tipo notte.
‫Questo è quello che stiamo cercando.
‫Ma ora che le nostre date sono state superate, facciamo lo stesso pensiero che abbiamo fatto prima.
‫Tofig X è uguale alle sottotrame Palta.
‫Meraviglioso.
‫E faremo esattamente la stessa cosa eckstut scatter.
‫In realtà finiremo questo video in un secondo perché in realtà stiamo andando di corsa, giusto?
‫Stiamo imparando.
‫Stiamo esplorando.
‫Prezzo di vendita, e poi andiamo qui, ne facciamo mille e vediamo cosa sembra diverso.
‫Meraviglioso vedere come in basso ora invece di quando torniamo quassù, abbiamo solo un
‫sacco di neri perché stiamo cercando di metterli tutti laggiù perché la nostra colonna saudade è ora nella forma di
‫un giorno oggetto.
‫Matplotlib è in grado di esaminare in modo intelligente il tipo di dati e quindi di tracciarlo di conseguenza.
‫Quindi abbiamo ottenuto qui i prezzi.
‫Quindi puoi vedere che ci sono molte vendite, forse 25.
‫È successo qualcosa.
‫Quindi non ci sono state molte vendite nel 2005, 2008, credo che potrebbe essere stata la crisi finanziaria o qualcosa del
‫genere.
‫Quindi non c'erano troppe vendite qui.
‫E poi di nuovo, questo è tra il 2008, 2009.
‫E possiamo vedere che la vendita più alta è stata fatta solo nel 2007.
‫E poi ci sono molte vendite intorno alla metà del 2009, 2010.
‫Ma ancora una volta, questo non ci dice molto.
‫Destra.
‫Ci stiamo solo facendo un'idea di cosa sta succedendo.
‫Quindi diamo un'occhiata ancora una volta.
‫Dai un'occhiata, drogato.
‫Questi sono i nostri dati con cui stiamo lavorando.
‫Abbiamo ordini di vendita, prezzo di vendita, un sacco di colonne diverse qui.
‫Possiamo vedere che c'è un sacco di valori mancanti.
‫E se volessimo saperne di più sul significato di sottocarro Padworth, ricordate, abbiamo il nostro dizionario
‫dei dati.
‫Possiamo dare un'occhiata qui.
‫Ci siamo.
‫Configurazione della macchina, larghezza dei mestieri del cingolo.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ora abbiamo fatto un po' di esplorazione, quello che potremmo fare è ordinare il nostro frame di dati per saudade e
‫poi continuare da lì, apportare altre modifiche.
‫Quindi lo faremo nel prossimo video, ma per il resto prova a esplorare il frame di dati, importandolo e provando
‫a passare le date con saudade e non passare le date e controlla la differenza nel tipo di dati quando lo fai
‫e non passare le date.