‫Muy bien, ahora tenemos nuestro cuaderno, un poco de luz apagada y sabemos qué pasos estamos tomando, sabemos
‫qué problema estamos tratando de resolver.
‫Sabemos de dónde provienen nuestros datos.
‫Conocemos nuestra métrica de valoración y las características.
‫Importemos los datos y comencemos.
‫Entonces, en mi caso, lo hemos importado a una carpeta llamada datos.
‫Es posible que haya creado una carpeta igual.
‫Entonces, cuando escribo la ruta del archivo, su ruta de archivo puede ser diferente a la mía.
‫La mina se llamará datos.
‫Así que hagámoslo y, para empezar, vamos a importar los conjuntos de formación y validación.
‫Si se pregunta por qué los estamos empleando al mismo tiempo, esto parecerá claro en un próximo video.
‫Por lo tanto, tendrá que confiar en mí por el momento, ya que estamos importando ambos en un conjunto.
‫Y si optamos por el libro azul, probablemente podamos usar Tabora completo, seguramente.
‫Aquí vamos.
‫Por eso queremos capacitar y validar CSFI.
‫Maravilloso.
‫Hemos cambiado a ahora, esto puede llevar un tiempo porque, como veremos en un segundo, este es un conjunto
‫de datos bastante grande.
‫Recibimos una advertencia.
‫¿Qué tenemos aquí?
‫Las columnas de advertencia de tipo, 13, 39, 40, 41 tienen tipos mixtos especificados en la opción de tipo al importar o configurar.
‫Poca memoria es igual a falso.
‫Entonces, si vamos aquí, podemos deshacernos de esta advertencia estableciendo que la memoria baja sea igual a falso.
‫Entonces, esto esencialmente está diciendo es cuando los panders califican ASV, cuando se crea una instancia de esta función, dependiendo de qué tan
‫grande sea un conjunto de datos, porque los marcos de datos viven en RAM, los pandas intentan minimizar la cantidad de
‫espacio que ocupan.
‫Entonces, lo que estamos haciendo es establecer el valor falso de deagle de memoria baja para que funcione, oye, sabemos que estás tratando
‫de minimizar el espacio, pero no te preocupes demasiado.
‫Tenemos mucho espacio en la habitación.
‫Entonces esto debería funcionar, deberíamos poder deshacernos de esa advertencia.
‫Maravilloso.
‫Así que esto es solo decir que lo guardes como quieras probar y tirar de él.
‫No intente minimizar el espacio que está utilizando.
‫Maravilloso.
‫Y lo primero que probablemente haremos es ir a dot info para obtener un poco de información de lo que está sucediendo.
‫Así que ahí vamos de nuevo.
‫Échale un vistazo.
‫Es el conjunto de datos más grande con el que hemos trabajado hasta ahora, por mucho tiempo.
‫Tenemos cuatrocientos doce mil seiscientos noventa y ocho filas.
‫Eso es muchas filas y 53 columnas.
‫Recuerde, si echamos un vistazo a nuestras columnas, estas son nuestras variables y descripciones.
‫Entonces deberíamos tener ideas de ventas.
‫Sí, esa es una idea de máquina de números enteros nominales, que es el identificador de una máquina en particular.
‫Las máquinas pueden tener múltiples ventas.
‫Bien, eso significa que una máquina podría venderse varias veces en el transcurso de ese período de tiempo.
‫Luego, al que probablemente queremos prestar más atención porque es una serie de tiempo aparte del precio de
‫venta.
‫Ese es el precio de venta de nuestras máquinas es la fecha de venta.
‫Entonces aquí es cuando la máquina se ha vendido.
‫Así que echamos un vistazo a esta fecha de venta, hora de venta.
‫Hermosa.
‫Bien, entonces, ¿qué podemos hacer ahora?
‫Dado que la fecha de venta es una fecha, lo que podríamos querer hacer es pasarla como una fecha.
‫Pero no haremos eso todavía porque quiero demostrar algo.
‫Así que vamos a configurar una trama porque esto es lo que solemos hacer cuando comenzamos cualquier tipo
‫de proyecto, es intentar hacer algunas visualizaciones.
‫Mirando esto, están sucediendo muchas cosas aquí, ¿verdad?
‫Como si pudieras mirar esto.
‫Esto es difícil de inferir si te agrado y solo estás viendo una lista de palabras y números
‫y solo necesitas visualizar las cosas, necesito mirar las cosas.
‫Pero podemos ver realmente, ¿qué podemos ver de esto?
‫Así que tenemos cuatrocientas doce mil seiscientas noventa y ocho entradas.
‫Estos se conocen ahora.
‫Decimos que tenemos algunos valores perdidos, especialmente para la banda de uso, sea lo que sea.
‫Entonces, si llegamos a la banda de uso de nuestro diccionario de datos, entonces valoramos, bajo, medio, alto, calculado, comparando la venta
‫de esta máquina en particular con el uso promedio del modelo base F I.
‫Entonces, la línea de base cinco es realmente otra característica.
‫Aquí vamos.
‫Esta agregación de F. I. descripción del modelo lejos, obtuvimos una buena cantidad de información aquí sobre
‫nuestros derechos de excavación.
‫En realidad, este es un conjunto de datos bastante bueno.
‫Pero podemos ver que para el uso prohibido, hay algunos valores perdidos porque solo hay setenta y tres
‫mil seiscientos setenta objetos no nulos, lo que significa que hay cuatrocientos doce mil seiscientos noventa
‫y ocho menos esos valores perdidos.
‫Y podemos averiguarlo antes de trazar.
‫Vamos a averiguarlo.
‫Entonces tenemos D. F. es y así es como lo vamos a comprobar.
‫Si no hay valores, ahí vamos, por lo que la banda de uso tiene trescientos treinta y nueve mil veintiocho valores perdidos, sabiendo lo que
‫sabemos sobre los modelos de aprendizaje automático, eso es algo de lo que tendremos que
‫ocuparnos antes de poder construir. un modelo.
‫Pero sigamos adelante.
‫Tracemos, porque estamos tratando de predecir el precio de venta y sabemos que nuestros datos son una serie de tiempo.
‫Lo que podríamos querer ver es algo así como comparar las fechas de oferta con el precio de oferta.
‫Y porque, como tantos Rosea, si hiciéramos eso, si intentáramos trazar todos estos puntos de datos en una gráfica, porque imagina que está
‫tratando de dibujar cuatrocientos doce mil puntos en una gráfica, su computadora va a pasa
‫por mal momento.
‫Así que hagamos unos mil más o menos.
‫Por qué no.
‫Vamos.
‫Saldate.
‫Vamos a escuchar lo que hacen los primeros mil y eso, es un número bastante grande.
‫Queremos hacer un precio de venta.
‫Y si desea averiguar los nombres de diferentes columnas, recuerde que siempre puede ir a las columnas DFG.
‫Entonces, lo que estamos haciendo aquí, estamos tomando Saldate, donde sea que se deletree allí, que es si llegamos a nuestro diccionario de
‫datos, aquí es donde queremos hacer referencia a la hora de las ventas de la fecha en que
‫ha sido vendido así como el precio de venta.
‫Ahora, ¿está eso en nuestro diccionario de datos?
‫Creo que es bastante sencillo, de hecho.
‫Cuáles son los precios de venta.
‫Aquí vamos.
‫Precio de venta, costo de venta en dólares estadounidenses.
‫Así que echémosle un vistazo.
‫Veamos cuándo se vende uno de estos, vamos a poner la saudade en el eje x porque recuerde, la dispersión
‫es X Y y el precio de venta en el eje Y.
‫Así que echémosle un vistazo.
‫¿Qué tenemos aquí?
‫Bueno, tenemos nuestro ecocidio.
‫Bien.
‫Como puede ver aquí, intentamos en la parte inferior para poner a Saldate los primeros mil ejemplos, por eso
‫nuestra trama se ve un poco extraña y solo está tratando de empacar si echamos un vistazo a nuestro
‫marco de datos, DFG Saldate.
‫Eso es lo que está tratando de trazar en el eje x si tenemos que mirar los primeros mil.
‫Intento trazar todas estas ideas aquí para que pueda ver cómo se ve como una gran parte de un
‫código de barras y luego solo una gran parte de texto negro allí.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es trazar un histograma, porque siempre nos gusta verificar la distribución, que es la distribución
‫de datos de tantas variables como sea posible.
‫Pero en este caso, ¿por qué no hacer precio de venta?
‫Porque esa es nuestra variable objetivo.
‫Entonces, precio de venta y ahora, nuevamente, si parece un poco desestructurado, lo que estoy haciendo aquí es porque realmente es así,
‫de muchas maneras diferentes, puede explorar el conjunto de datos.
‫Uno de los mejores que me gustan es DFM, comprobar FOH para ver si hay algún valor nulo.
‫Así que ahora sabemos en a como en los valores perdidos, por lo que sabemos cuántos valores perdidos se comprueban.
‫Las columnas trazan una de las columnas más importantes a partir de ahora.
‫Acabo de elegir Saldate porque es un diagrama de problemas de series de tiempo, una de las columnas
‫más importantes frente al precio de venta o frente a la columna objetivo y luego hacer una distribución de algunas columnas de su
‫elección.
‫Estas son algunas de las cosas estereotipadas que me gusta hacer cuando exploro por primera vez un conjunto de datos.
‫Pero lo que podemos ver aquí, podemos ver que la mayoría de nuestros precios de venta están por debajo de los veinte mil dólares estadounidenses.
‫Entonces, la columna más grande aquí o no la mayoría, pero una gran mayoría.
‫Una gran ración.
‫Y luego tenemos algunos por debajo de los treinta mil.
‫Supongamos que 30000, 40000, y luego sigue sonando y hay cada vez menos y menos
‫y no hay muchos que cuestan más de 100000 dólares estadounidenses.
‫Entonces eso es lo que estamos viendo allí.
‫OK, ahora.
‫Lo que podríamos hacer es porque estas fechas no están realmente en un formato en el que las queremos, así que vea cómo son
‫de hecho un objeto de tipo.
‫Cuando se trata de series temporales, desea que se codifique tanta información en las fechas como sea posible, así que
‫eso es lo que haremos.
‫Una pequeña forma en que podemos hacer esto se llama pasar fechas.
‫Así que echemos un vistazo a cómo se ve esto, pasar fechas.
‫Por eso, cuando trabajamos con datos de la serie TIME, quieren enriquecerse.
‫El componente de hora y fecha, en la medida de lo posible, podría estar pensando, bueno, ¿cómo lo hacemos?
‫Bueno, pongámoslo aquí.
‫Podemos hacer eso diciéndoles a los pandas cuál
‫de nuestras columnas.
‫Tiene fechas.
‫Utilizando.
‫El parámetro de fechas pasadas.
‫Maravilloso.
‫Y lo que va a hacer esto.
‫Es convertir cualquier colonia que haya pasado apóstatas en un objeto de fecha y hora, así que primero veamos qué es una fecha y
‫hora.
‫Objeto en panners.
‫Llegué aquí, con fecha y hora para que puedas descubrir un montón de cosas diferentes, qué hora del
‫día aquí es un objeto diurno.
‫La marca de tiempo es apan es equivalente a la fecha y hora de Python y se puede intercambiar con ella en la mayoría de los casos.
‫OK hermosa.
‫Así que, básicamente, cuando corramos allí, hagámoslo de nuevo, importemos datos de nuevo en este momento, fechas pasadas.
‫Recuerde, en caso de duda, ejecute el código para pagar las tarifas diarias, ya que vamos a ir a Data Bluebook para Bulldozes
‫Teq y vamos a ir a entrenar.
‫Entrenar en Valencia es muy bonito, pero esta vez lo vamos a pasar, la memoria
‫baja era falsa, así que no tenemos ese aviso y luego lo vamos a pasar, pasaremos fechas y pasaremos en
‫la columna. nombre Saldate.
‫¿Por qué?
‫Porque ahí es donde están nuestros datos.
‫Y entonces toma nota de lo que es esto.
‫Entonces, si vamos a Saldate, es un objeto de tipo D.
‫Podríamos poner un poco aquí D.
‫Tipo D, tipo O.
‫Entonces, cuando hagamos esto, veamos cuál es la diferencia.
‫Ahora, esto anulará nuestro marco de datos original para que podamos ir a dot Saldate, dot daytime.
‫Oh, eso es un poco raro.
‫¿Y si hiciéramos D. F. No digas, está bien, ¿cómo se ve?
‫Tienen sonido a los primeros mil.
‫Ajá, está bien, así que si venimos aquí.
‫Tenemos a Saldate, así que tienen este aspecto.
‫Lo que Penders ha hecho es porque lo pasamos para aprobar Dade, repasó todos los valores en la columna
‫Saldate y los convirtió a este estilo.
‫Así que tenemos año, mes, día y podemos ver que el tipo de datos es fecha y hora 64.
‫Y si fueras a Google.
‫Compare estos dos, porque es posible que se pregunte por qué tiene un valor diferente aquí
‫en comparación con aquí, encontrará que en ningún pastel, estos dos son equivalentes.
‫Así que tendrás que creer en mi palabra.
‫Podrías buscar en Google y podríamos hacerlo para poder demostrártelo.
‫Entonces vamos aquí, control, ¿qué tipo de datos es?
‫Allí, en ese momento, el 64 es un tipo de día general, mientras que Maine es un horario específico.
‫Aquí vamos.
‫Esto es un desbordamiento de pila, por lo que esto es solo un flujo de trabajo, ¿verdad? Cuando no obtienes algo.
‫Aquí vamos.
‫MPLX dot d type daytime's 64 es igual a NPD type night.
‫Eso es lo que buscamos.
‫Pero ahora que nuestras fechas han pasado, hagamos lo mismo que pensamos antes.
‫Tofig X es igual a las subtramas de Palta.
‫Maravilloso.
‫Y vamos a hacer exactamente lo mismo eckstut scatter.
‫Terminaremos este video en un segundo en realidad porque en realidad estamos corriendo, ¿verdad?
‫Estamos aprendiendo.
‫Estamos explorando.
‫Precio de venta, y luego iremos aquí, haremos mil y veremos qué se ve diferente.
‫Es maravilloso ver cómo bajamos al fondo ahora en lugar de cuando volvamos aquí,
‫solo tenemos un montón de negro porque estamos tratando de poner todo esto allí porque nuestra columna saudade ahora tiene la forma
‫de un día objeto.
‫Matplotlib puede mirar inteligentemente el tipo de datos y luego trazarlos en consecuencia.
‫Así que aquí tenemos los precios.
‫Entonces puede ver que hay muchas ventas, tal vez 25.
‫Algo pasó.
‫Así que no hubo muchas ventas en 2005, 2008, creo que podría haber sido la crisis financiera o algo
‫así.
‫Entonces no hubo demasiadas ventas aquí.
‫Y, de nuevo, eso es entre 2008 y 2009.
‫Y podemos ver que la venta más alta se realizó solo en 2007.
‫Y luego hay muchas ventas a mediados de 2009, 2010.
‫Pero, de nuevo, esto realmente no nos dice mucho.
‫Derecha.
‫Solo nos estamos dando una idea de lo que está pasando.
‫Así que echemos un vistazo una vez más.
‫Compruébalo, tonto.
‫Estos son nuestros datos con los que estamos trabajando.
‫Tenemos órdenes de venta, precio de venta, un montón de columnas diferentes aquí.
‫Podemos ver que faltan muchos valores.
‫Y si quisiéramos saber más sobre lo que significa tren de rodaje Padworth, recuerde, tenemos nuestro diccionario
‫de datos.
‫Podemos echar un vistazo aquí.
‫Aquí vamos.
‫Configuración de la máquina, ancho de las operaciones de orugas.
‫Maravilloso.
‫Así que ahora hemos explorado un poco, lo que podríamos hacer es ordenar nuestro marco de datos por saudade y luego continuar
‫desde allí, hacer algunos cambios más.
‫Así que haremos eso en el siguiente video, pero de lo contrario, intente explorar el marco de datos, importarlo e
‫intentar pasar las fechas con saudade y no pasar las fechas y verificar la diferencia en el tipo de datos cuando lo
‫haga y no pases fechas.