‫ไม่เป็นอะไร.
‫ตอนนี้เราได้จัดวางสมุดบันทึกแล้ว และเรารู้ว่าเรากำลังดำเนินการอะไรอยู่ เรารู้ว่าปัญหาใดที่เรากำลังพยายามแก้ไข
‫เรารู้ว่าข้อมูลของเรามาจากไหน
‫เราทราบเมตริกการประเมินมูลค่าและคุณลักษณะของเรา
‫มานำเข้าข้อมูลและเริ่มต้นกันเลย
‫ในกรณีของฉัน เราได้นำเข้าไปยังโฟลเดอร์ชื่อ Data
‫คุณอาจสร้างโฟลเดอร์เหมือนกัน
‫ดังนั้น เมื่อฉันเขียนพาธของไฟล์ พาธของไฟล์ของคุณอาจแตกต่างไปจากของฉัน แต่ของฉันจะถูกเรียกว่า
‫data
‫มาทำอย่างนั้นและเราจะนำเข้าชุดการฝึกอบรมและการตรวจสอบเพื่อเริ่มต้น หากคุณสงสัยว่าทำไมเรานำเข้ามาพร้อมกัน
‫สิ่งนี้จะชัดเจนในวิดีโอที่จะมาถึง ดังนั้น คุณจะต้อง เชื่อฉันเถอะว่าเรากำลังนำเข้าทั้งสองอย่างในชุดเดียว
‫และถ้าเราไป Blue Book เราอาจใช้การเติมข้อความอัตโนมัติของแท็บได้
‫แน่นอน
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้นเราจึงต้องการฝึกอบรมและตรวจสอบ csv
‫มหัศจรรย์.
‫เรากด shift และป้อน
‫ตอนนี้ อาจใช้เวลาสักครู่ เพราะอย่างที่เราเห็นในวินาทีนี้ เป็นชุดข้อมูลที่ค่อนข้างใหญ่
‫เราได้รับคำเตือน
‫เรามีอะไรที่นี่?
‫คอลัมน์เตือนประเภท D
‫1339 4041 มีแบบผสม
‫ตัวเลือกประเภทที่ระบุในการนำเข้าหรือตั้งค่าหน่วยความจำต่ำเท่ากับเท็จ
‫ดังนั้นถ้าเราไปที่นี่ เราสามารถกำจัดคำเตือนนี้โดยการตั้งค่าหน่วยความจำต่ำเป็นเท็จ
‫นี่คือสิ่งที่พูดโดยพื้นฐานแล้วเมื่อแพนด้าอ่าน CSV เมื่อฟังก์ชันนี้สร้างอินสแตนซ์
‫ขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูลเนื่องจากเฟรมข้อมูลอยู่ใน RAM Pandas พยายามลดจำนวนพื้นที่ที่ใช้
‫สิ่งที่เราทำคือเราตั้งค่าหน่วยความจำเหลือน้อยให้เท่ากับเท็จ เฮ้ เรารู้ว่าคุณกำลังพยายามลดพื้นที่ว่าง
‫แต่อย่ากังวลมากเกินไป
‫เรามีพื้นที่แรมเหลือเฟือ
‫ดังนั้นสิ่งนี้ควรใช้งานได้
‫เราควรจะสามารถกำจัดคำเตือนนั้นได้
‫มหัศจรรย์.
‫นี่จึงเป็นแค่การบอกว่า
‫จัดเก็บตามที่คุณต้องการและนำเข้า
‫อย่าพยายามลดพื้นที่ที่คุณใช้
‫มหัศจรรย์.
‫และอย่างแรกที่เราน่าจะทำคือลงไปที่ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเล็กน้อยว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ดังนั้นเราจึงไป
‫เราสามารถดูที่
‫เป็นชุดข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดที่เราเคยร่วมงานด้วยโดยใช้เวลาค่อนข้างนาน
‫เรามี 412,698 แถว
‫นั่นคือแถวและ 53 คอลัมน์จำนวนมาก
‫จดจำ.
‫ถ้าเราดูที่คอลัมน์ของเรา สิ่งเหล่านี้คือตัวแปรและคำอธิบายของเรา
‫ดังนั้นเราจึงควรมีรหัสการขาย
‫ใช่ นั่นคือหมายเลขเครื่องที่ไม่เป็นค่าว่าง ซึ่งเป็นตัวระบุสำหรับเครื่องใดเครื่องหนึ่ง
‫เครื่องจักรอาจมียอดขายหลายรายการ ซึ่งหมายความว่าเครื่องจักรสามารถขายได้หลายครั้งในช่วงเวลาที่กำหนด
‫จากนั้นสิ่งที่เราต้องการให้ความสนใจมากที่สุดเพราะเป็นอนุกรมเวลานอกเหนือจากราคาขาย
‫นั่นคือจำนวนเครื่องที่เราขายได้คือวันที่ขาย
‫นี่คือตอนที่ขายเครื่องไปแล้ว
‫ดังนั้นเราจึงดูวันที่ขายนี้
‫เวลาขาย.
‫สวยงาม.
‫โอเค ตอนนี้เราทำอะไรได้บ้าง?
‫เนื่องจากวันที่ขายเป็นวันที่ สิ่งที่เราอาจต้องการทำคือส่งให้เป็นวันที่
‫แต่เราจะไม่ทำอย่างนั้นเพราะฉันอยากจะสาธิตอะไรบางอย่าง
‫เราจะวางโครงเรื่องขึ้นมาเพราะว่านี่คือสิ่งที่เราทำตอนเริ่มต้นครั้งแรก
‫โครงการประเภทใดก็ตามพยายามสร้างภาพข้อมูล
‫ดูเรื่องนี้แล้วมีอะไรมากมายเกิดขึ้นที่นี่ใช่ไหม?
‫อย่างที่คุณมองได้แค่นี้
‫นี่เป็นเรื่องยากที่จะอนุมานว่าคุณเป็นเหมือนฉัน และคุณแค่ดูรายการคำและตัวเลข แล้วคุณชอบ
‫โอ้ ฉันต้องนึกภาพสิ่งต่างๆ
‫ฉันต้องดูสิ่งต่าง ๆ
‫แต่เราสามารถเห็นได้จริง ๆ ว่าเรามองเห็นอะไรจากสิ่งนี้?
‫เรามี 412,698 รายการ
‫สิ่งเหล่านี้ไม่ถือเป็นโมฆะ
‫เราเห็นค่าบางอย่างที่ขาดหายไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแบนด์การใช้งาน ไม่ว่าจะเป็นอะไรก็ตาม
‫ดังนั้นหากเรามาถึงช่วงการใช้พจนานุกรมข้อมูลของเรา ดังนั้นให้ค่าต่ำ กลาง สูง คำนวณ เปรียบเทียบชั่วโมงการขายเครื่องนี้โดยเฉพาะกับการใช้งานเฉลี่ยสำหรับรุ่นฐานค่าธรรมเนียม
‫ดังนั้นการคิดค่าธรรมเนียมจึงเป็นอีกคุณสมบัติหนึ่ง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫การรวมคำอธิบายรูปแบบค่าธรรมเนียมนี้ อยู่ไกลออกไป
‫เรามีข้อมูลบางส่วนเกี่ยวกับรถปราบดินของเราที่นี่
‫ถูกต้อง.
‫นี่จึงเป็นชุดข้อมูลที่ดีทีเดียว
‫แต่เราสามารถพูดได้ว่าสำหรับแบนด์การใช้งาน มีค่าที่ขาดหายไปเล็กน้อย เนื่องจากมีอ็อบเจ็กต์ที่ไม่เป็นค่าว่างเพียง 73,670
‫รายการ
‫นั่นหมายความว่ามี 412,698 ลบค่าที่หายไป
‫และเราสามารถหาได้ก่อนที่เราจะพลอต ลองหากัน
‫เราได้ DF เป็น A นี่คือสิ่งที่เราจะตรวจสอบ
‫ถ้าไม่มีค่า.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้น Usage Band จึงมีค่าที่หายไป 339,028 ค่า
‫การรู้ว่าเรารู้อะไรเกี่ยวกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง นั่นคือสิ่งที่เราต้องดูแลก่อนที่เราจะสามารถสร้างแบบจำลองได้
‫แต่ขอดันไปข้างหน้า
‫ลองพล็อตเพราะเรากำลังพยายามทำนายราคาขาย และเรารู้ว่าข้อมูลของเราเป็นอนุกรมเวลา
‫สิ่งที่เราอาจต้องการดูก็คือการเปรียบเทียบวันที่ขายกับราคาลด
‫และเนื่องจากมีหลายแถวตรงนี้ ถ้าเราจะทำอย่างนั้น ถ้าเราลองพล็อต จุดข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้ในพล็อตเดียว
‫เพราะคุณลองนึกภาพว่าพยายามวาด 412,000 จุดบนพล็อต คอมพิวเตอร์ของคุณจะมี ช่วงเวลาที่ยากลำบาก
‫ลองทำประมาณ 1000 หรือมากกว่านั้น
‫ทำไมจะไม่ล่ะ?
‫ไปกันเถอะ.
‫วันที่ขาย.
‫เราไปที่นี่เราจะทำพันแรก
‫ว่าไงนะ?
‫นั่นเป็นจำนวนที่ค่อนข้างมาก
‫เราต้องการทำราคาขาย
‫และถ้าคุณต้องการทราบชื่อคอลัมน์ต่างๆ และจำไว้ว่า คุณสามารถไปที่คอลัมน์ได้เสมอ
‫สิ่งที่เราทำที่นี่ เรากำลังหาวันที่ขาย ไม่ว่านั่นจะอยู่ที่ใด การขาย วันที่ที่นั่น ซึ่งก็คือถ้าเรามาที่พจนานุกรมข้อมูลของเรา
‫นี่คือที่ที่เราต้องการอ้างอิง
‫ดังนั้นเวลาขาย วันที่ขาย และราคาขายด้วย
‫ตอนนี้อยู่ในพจนานุกรมข้อมูลของเราหรือไม่
‫ฉันคิดว่ามันค่อนข้างตรงไปตรงมาจริง ๆ แล้วราคาขายคืออะไร
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫ลดราคา.
‫ต้นทุนขายเป็นดอลลาร์สหรัฐ
‫ลองตรวจสอบดู
‫มาเช็คกันว่าจะขายเมื่อไหร่ เราจะใส่วันที่ขายบนแกน
‫x เพราะจำว่า scatter คือ x, y และราคา sale บนแกน Y
‫ลองตรวจสอบดู
‫เราได้อะไรที่นี่?
‫โอ้ เรามีเครื่องหมายเท่ากับแล้ว
‫ดี.
‫คุณจะเห็นว่าเราพยายามลงด้านล่างเพื่อใส่วันที่ขายเป็นพันตัวอย่างแรก
‫นี่คือเหตุผลที่พล็อตของเราดูขี้ขลาดเล็กน้อย และมันแค่พยายามจะรวมเข้าด้วยกันหากเราดูวันที่ขาย
‫DataFrame DF ของเรา
‫นั่นคือสิ่งที่มันพยายามพล็อตบนแกน x ถ้าเราดูที่หลักพันแรก
‫มันพยายามพล็อตค่าเหล่านี้ทั้งหมดที่นี่ เพื่อให้คุณเห็นว่ามันดูเหมือนบาร์โค้ดก้อนใหญ่ก้อนหนึ่ง
‫แล้วจึงมีเพียงข้อความสีดำก้อนใหญ่อยู่ที่นั่น
‫สิ่งที่เราควรทำคือลองพลอตฮิสโตแกรมเพราะเราชอบตรวจสอบการกระจายตัวเสมอ ซึ่งก็คือการกระจายข้อมูลของตัวแปรให้มากที่สุดเท่าที่จะมากได้
‫แต่ในกรณีนี้ทำไมไม่ทำราคาขาย?
‫เพราะนั่นคือตัวแปรเป้าหมายของเรา
‫ราคาขายเลย.
‫และตอนนี้ อีกครั้ง ถ้ามันดูเหมือนไม่มีโครงสร้าง สิ่งที่ฉันทำอยู่นี้ ก็เพราะมันเหมือนกับว่ามีหลายวิธีที่คุณสามารถสำรวจชุดข้อมูลได้
‫สิ่งที่ดีที่สุดที่ฉันชอบคือการตรวจสอบข้อมูล DFM เพื่อดูว่ามีค่าว่างหรือไม่
‫ดังนั้นเราจึงรู้ว่า NULL อยู่ใน a เหมือนกับค่าที่หายไป
‫เราจึงรู้ว่าค่าที่หายไปมีกี่ค่า
‫ตรวจสอบคอลัมน์
‫พล็อตหนึ่งในคอลัมน์ที่สำคัญที่สุดต่อจากนี้
‫ฉันเพิ่งเลือกวันที่ขายเพราะเป็นปัญหาอนุกรมเวลาพล็อตคอลัมน์ที่สำคัญที่สุดคอลัมน์หนึ่งเทียบกับราคาลดหรือเทียบกับคอลัมน์เป้าหมายแล้วทำการแจกแจงคอลัมน์สองสามคอลัมน์ที่คุณเลือก
‫สิ่งเหล่านี้คือสิ่งทั่วไปที่ฉันชอบทำเมื่อสำรวจชุดข้อมูลในครั้งแรก
‫แต่สิ่งที่เราเห็นที่นี่ เราจะเห็นว่าราคาขายส่วนใหญ่ของเราต่ำกว่า 20,000 ดอลลาร์สหรัฐ
‫ดังนั้นคอลัมน์ที่ใหญ่ที่สุดที่นี่ หรือไม่มากที่สุด แต่เป็นส่วนใหญ่
‫ส่วนใหญ่
‫แล้วเราก็ได้ต่ำกว่า 30,000
‫สมมุติว่า 30,000, 40,000 แล้วมันก็หยุดไปเรื่อย ๆ และมีน้อยและน้อยลงและมีไม่มากที่มีราคาสูงถึง
‫100,000 USD
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังดูอยู่
‫เอาล่ะตอนนี้
‫สิ่งที่เราอาจทำก็คือเพราะวันที่เหล่านี้ไม่ได้อยู่ในรูปแบบที่เราต้องการจริงๆ
‫เพื่อดูว่าพวกมันอยู่ในวัตถุประเภท D อย่างไร
‫เมื่อคุณจัดการกับอนุกรมเวลา คุณต้องการเข้ารหัสข้อมูลในวันที่ให้มากที่สุด
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะทำ
‫วิธีเล็กๆ น้อยๆ ที่เราสามารถทำได้
‫นี้เรียกว่าวันที่ผ่าน
‫มาดูกันว่าวันที่ผ่านจะเป็นอย่างไร
‫ดังนั้น เมื่อเราทำงานกับข้อมูลอนุกรมเวลา ฉันต้องการเพิ่มคุณค่า
‫องค์ประกอบเวลาและวันที่ให้มากที่สุด คุณอาจจะคิดว่า เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร
‫เอาล่ะมาใส่ที่นี่
‫เราทำได้โดยบอกแพนด้าว่าคอลัมน์ไหนของเรา
‫มีอินทผลัมด้วย
‫โดยใช้.
‫พารามิเตอร์วันที่ที่ผ่านมา
‫มหัศจรรย์.
‫และสิ่งที่จะทำคือเปลี่ยนคอลัมน์ใดก็ตามที่เราส่งผ่านวันที่เป็นอ็อบเจ็กต์วันที่และเวลา
‫มาดูกันก่อนว่าคืออะไร
‫วันที่เวลา
‫วัตถุและหมีแพนด้า
‫ฉันมาถึงที่นี่ Timestamp สองวันที่เพื่อให้คุณได้ค้นพบสิ่งต่าง ๆ มากมาย
‫วันอะไร?
‫เวลานี่คือวันที่เวลา
‫Object Timestamp นั้นเทียบเท่ากับ Date Time ของ Python ของแพนด้า และสามารถแลกเปลี่ยนกับมันได้ในกรณีส่วนใหญ่
‫ตกลง.
‫สวยงาม.
‫โดยพื้นฐานแล้วเมื่อเรารันสิ่งนี้ ลองทำอีกครั้ง นำเข้าข้อมูลอีกครั้ง แต่เวลานี้ผ่านวันที่
‫จำไว้ว่าหากมีข้อสงสัย ให้รันโค้ด
‫ดังนั้น PD อ่าน CSV แล้วเราจะไปที่ data loop book สำหรับรถปราบดิน และเราจะไปฝึกกัน
‫ลองไม่ถูกต้อง
‫เห็นเรา v ที่ยอดเยี่ยม.
‫แต่ครั้งนี้เราจะผ่านมันไปให้ได้
‫หน่วยความจำต่ำเท่ากับเท็จ ดังนั้นเราจึงไม่มีคำเตือนนั้น
‫จากนั้นเราจะส่งต่อ ผ่านวันที่ และเราจะส่งต่อคอลัมน์ชื่อ วันที่ขาย
‫ทำไม
‫เพราะนั่นคือที่ที่เดทของเราอยู่
‫และให้สังเกตว่านี่คืออะไร
‫ดังนั้นถ้าเราไปออกเดท มันจะเป็นวัตถุประเภท D
‫เราอาจใส่เพียงเล็กน้อยที่นี่ D พิมพ์ D พิมพ์ o
‫เมื่อเราทำเช่นนี้ เรามาดูกันว่าความแตกต่างคืออะไร
‫ตอนนี้จะแทนที่กรอบข้อมูลเดิมของเราเพื่อให้เราสามารถไปได้
‫วันที่ขาย DFCS ชนิด dot D
‫อา นั่นมันค่อนข้างขี้ขลาด
‫เกิดอะไรขึ้นถ้าเราทำ df saudade?
‫มันดูเหมือนอะไร?
‫คุณไม่ได้แล่นเรือออกก่อน 2000?
‫อ่าาา
‫ตกลง.
‫ดังนั้นถ้าเราขึ้นมาที่นี่
‫เราได้ซาอูดิเต
‫ดูว่าพวกเขามีลักษณะเช่นนี้
‫สิ่งที่ PANDAS ได้ทำก็คือเพราะเราส่งผ่านวันที่ ผ่านค่าทั้งหมดในคอลัมน์
‫Saoudite และแปลงเป็นรูปแบบนี้
‫เรามีปี เดือน วัน และเราจะเห็นว่าประเภทข้อมูลเป็นวันที่ เวลา
‫64 และถ้าคุณไปที่ Google
‫เปรียบเทียบสองตัวนี้เพราะคุณอาจสงสัยว่าทำไมมันถึงมีค่าต่างกันที่นี่เมื่อเทียบกับที่นี่
‫คุณจะพบว่าใน NumPy ทั้งสองมีค่าเท่ากัน
‫ดังนั้นคุณจะต้องรับคำท้าของฉัน
‫คุณสามารถ Google ได้
‫เราอาจจะทำอย่างนั้นจริง ๆ เพื่อที่ฉันจะได้พิสูจน์ให้คุณเห็น
‫ดังนั้นเราจึงไปที่นี่
‫ควบคุม C แล้วข้อมูลประเภทใด?
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เวลาที่ 64 เป็นประเภท d ทั่วไป ในขณะที่คงไว้เป็นเวลาเฉพาะ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫นี่คือสแต็คโอเวอร์โฟลว์
‫นี่เป็นเพียงเวิร์กโฟลว์ใช่ไหม
‫เมื่อคุณไม่ได้อะไร เราไปกันเลย
‫MP D-type วันที่เวลา 64 เท่ากับคู่ที่ว่างเปล่า
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังตามหา
‫แต่ตอนนี้วันที่ของเราผ่านไปแล้ว เรามาทำโครงเรื่องแบบเดียวกับที่เราทำก่อนหน้านี้กัน
‫ดังนั้น fig x เท่ากับพล็อตย่อย
‫มหัศจรรย์.
‫และเราก็แค่จะทำสิ่งเดียวกัน
‫X อย่ากระจาย
‫เราจะทำวิดีโอนี้ให้เสร็จในอีกสักครู่ เพราะจริงๆ แล้วเรากำลังเร่งรีบ
‫ถูกต้อง.
‫เรากำลังเรียนรู้
‫เรากำลังสำรวจ
‫ราคาขายแล้วเราจะไปที่นี่
‫เราจะทำเงินหลักพันและดูสิ่งที่แตกต่างออกไป
‫มหัศจรรย์.
‫ดูนี่สิ ฉันจะลงไปข้างล่างตอนนี้ แทนที่จะกลับมาบนนี้ เรามีสีดำเต็มไปหมด
‫เพราะเราพยายามจะใส่ทั้งหมดลงไป เพราะคอลัมน์ Saudade ของเราอยู่ในรูปแบบนี้แล้ว ของพล็อตแมปออบเจ็กต์วันที่และเวลา
‫Lib สามารถดูประเภทข้อมูลอย่างชาญฉลาดแล้วลงจุดตามนั้น
‫เราจึงได้ราคามาเพื่อให้เห็นว่ามียอดขายจำนวนมาก บางทีอาจเป็นปี 2548 มีบางอย่างเกิดขึ้น
‫ดังนั้นในปี 2548, 2551 จึงมียอดขายไม่มากนัก ฉันเชื่อว่านั่นอาจเป็นวิกฤตการเงินหรืออะไรทำนองนั้น
‫จึงมียอดขายไม่มากนักที่นี่
‫และอีกครั้ง นั่นคือระหว่างปี 2008, 2009
‫เราสามารถเห็นยอดขายสูงสุดในปี 2550
‫แล้วมียอดขายจำนวนมากในช่วงกลางปี 2552 ถึง 10 ปี
‫แต่อีกครั้ง นี่ไม่ได้บอกเรามากเกินไปจริงๆ ใช่ไหม
‫เราเพิ่งได้รับความคิดของสิ่งที่เกิดขึ้น
‫เลยลองมาดูอีกครั้ง
‫ตรวจสอบออก
‫ไม่ได้ยินหรือไง?
‫นี่คือบริษัทข้อมูลของเราที่เรากำลังทำงานด้วย
‫เรามีรหัสการขาย ราคาขาย คอลัมน์ต่างๆ มากมายที่นี่
‫และเราจะเห็นว่ามีค่าที่ขาดหายไปมากมาย
‫และถ้าเราต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมว่าความกว้างของแผ่นรองใต้ท้องหมายถึงอะไร จำไว้ว่า เรามีพจนานุกรมข้อมูลของเราแล้ว
‫เราจะได้ดูที่นี่
‫เราจะไปที่นั่น.
‫การกำหนดค่าเครื่อง ความกว้างของการซื้อขายของโปรแกรมรวบรวมข้อมูล
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้เราได้ทำการสำรวจเล็กน้อยแล้ว
‫สิ่งที่เราควรทำคือจัดเรียงกรอบข้อมูลตามวันที่ขาย จากนั้นทำการเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติม
‫ดังนั้นเราจะทำในวิดีโอหน้า แต่อย่างอื่นลองสำรวจ dataframe นำเข้าและพยายามส่งวันที่ที่มีวันที่ขายและไม่ผ่านวันที่และตรวจสอบความแตกต่างในประเภทข้อมูลเมื่อคุณทำและ
‫ไม่ผ่านวันที่