‫الآن لدينا عمود التاريخ في الماضي وهو في تنسيق جيد يمكننا العمل مع تنسيق وقت تاريخ
‫PANDAS.
‫دعنا نستمر في تعديل إطار البيانات لدينا حتى نتمكن من العمل معه وبناء نموذج في النهاية.
‫يمكننا أن نرى هنا أننا نشاهد الصفوف الخمسة الأولى ولدينا 53 عمودًا هنا.
‫ولكن ما ستلاحظه في المنتصف ، عندما يكون هناك عدد كبير جدًا من الأعمدة لعرضها في Jupyter Notebook
‫، فإنه يقطعها.
‫لذلك حصلنا على نقطة ، نقطة ، نقطة ، نقطة.
‫ولكن إذا كنت تريد رؤية كل عمود ، فإن الحيلة التي يمكنك القيام بها هي df head ثم نقل النقطة إلى أربعة.
‫سنرى الآن الصفوف الخمسة الأولى في الجزء العلوي.
‫هذه أعمدة الآن وإذا مررنا لأسفل ، فهذه كلها أعمدة لدينا حتى نتمكن من رؤية جميع الأعمدة البالغ عددها 53.
‫ثم يمكننا أن نرى أن هناك عددًا قليلاً من القيم المفقودة في النهاية الخلفية هنا.
‫الآن ، قد يكون هذا مختلفًا اعتمادًا على الصفوف التي ننظر إليها ، ولكن هذه مجرد طريقة بسيطة.
‫إذا تم قطع إطار البيانات الخاص بك ، فيمكنك محاولة تبديله وقد تتمكن من عرضها جميعًا
‫في ضربة واحدة.
‫قد يأخذنا هذا وقتًا مناسبًا إذا كنا سنستعرض كل عمود في محاولة
‫لمعرفة ما يحدث.
‫لذا ربما في البداية دعونا نتحقق من عمود التاريخ لدينا لتذكير أنفسنا بالشكل الذي يبدو عليه.
‫الآن دعنا نتحقق من أول 20 أو نحو ذلك.
‫رائع.
‫إذن لدينا تواريخ مختلفة ، لكن يمكنك أن ترى أن لدينا أمثلة من سنوات مختلفة ، وأشهر مختلفة
‫، وأيام مختلفة.
‫ماذا سيكون أفضل إذا كان كل شيء على ما يرام.
‫سيكون ذلك منطقيًا ، أليس كذلك؟
‫إذا كان إطار البيانات لدينا من الأعلى ، من الصف صفر ، وصولاً إلى الأسفل ، فسيكون بالترتيب.
‫لذلك هذا هو التاريخ الأول.
‫وبعد ذلك مع استمرار الأمثلة ، مع استمرار الصفوف ، ارتفعت التواريخ.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫لذا ما يمكننا فعله هو فرز إطار البيانات حسب تاريخ البيع.
‫هذه ممارسة جيدة لبعض الوقت.
‫مشكلة السلسلة ، أليس كذلك؟
‫فكرة جيدة.
‫عادةً مع مشكلة السلاسل الزمنية ، تحاول استخدام أمثلة من الأحداث الماضية أو الماضية لعمل بعض الاستدلالات
‫أو التنبؤات حول الأحداث المستقبلية.
‫لذلك من الأفضل دائمًا فرز القيم حسب تاريخ حدوثها.
‫إذن ما سنفعله هو عند العمل مع بيانات السلاسل الزمنية ، من الجيد فرزها حسب التاريخ.
‫نذهب فقط إلى هناك ، ونشتري حسب التاريخ ، حتى نتمكن من القيام بذلك باستخدام وظيفة الباندا الصغيرة.
‫لذا ما يمكننا فعله هو فرز إطار البيانات بترتيب التاريخ وترتيب قيم الفرز df حسب هذا المكان حيث نمرره
‫اسم عمود ثم نريد أن نفعل ذلك في مكانه.
‫تذكر أن وضعنا في المكان سيحدث تغييرنا.
‫إذا لم يكن لدينا يساوي صحيحًا ، فسنضطر إلى الانتقال إلى df يساوي ، لكننا سنفعل ذلك في مكانه لأننا
‫نريد أن تكون التواريخ بالترتيب.
‫سنقوم بإرسال لذا نريد أن ينتقل من أصغر تاريخ إلى حالة عالية يساوي true.
‫والآن لأننا تجاوزنا التواريخ والماضي ، أعني الماضي كما قيل ، يمكننا تشغيل هذا النوع من الوظائف ، فرز
‫القيم لأن الباندا ستفهم نفس التاريخ ككائن تاريخ ووقت.
‫لذلك فإن لديها بعض الخصائص الخاصة حول ذلك.
‫لذلك نذهب هنا رأس تاريخ البيع.
‫إذن ما سيفعله هذا هو فرز إطار البيانات لدينا حسب تاريخ البيع ، بدءًا من أقرب تاريخ
‫أولاً.
‫نأمل إذا نجح هذا ثم سنعرض نفس الصفوف العشرين أو سنقوم فقط باستدعاء نفس سطر الكود لعرض أول
‫20 مثالاً ومعرفة ما تم تغييره.
‫رائع.
‫إذن هذه الأرقام على اليسار هنا هي الفهرس.
‫إذن فهرس الصفوف الذي قمنا بفرزه حتى الآن رأسًا على عقب.
‫لذا فإن الفهرس الأصلي لهذا الصف هو 2000 205،615.
‫لكن تاريخ البيع كان 1989 أو 17 من أول 1989.
‫والآن ترى أنه بدلاً من خلط مواعيدنا ، قمنا بترتيبها.
‫هذا بالضبط ما أردناه.
‫والآن ما يمكننا فعله هو عمل نسخة من DataFrame الأصلي أيضًا ممارسة جيدة.
‫ولماذا هذا؟
‫لذلك نقوم بعمل نسخة من DataFrame الأصلي.
‫سنراه في ثانية.
‫لذلك عندما نتعامل مع النسخة ، لا يزال لدينا بياناتنا الأصلية.
‫لذلك إذا ارتكبنا خطأً في نسختنا ، عندما نستكشف بياناتنا أو عندما نتلاعب بها ، فلا يزال بإمكاننا
‫العودة دائمًا إلى إطار البيانات الأصلي.
‫لذا ما قد نفعله هو عمل نسخة.
‫ويمكنك استدعاء هذا ما تريد.
‫عادةً ما أسميها شيئًا مثل DF Temp ، كما هو الحال في dataframe مؤقتًا.
‫يمكنك تسميتها تجربة DF أو شيء من هذا القبيل.
‫مجرد شيء بسيط يمكنك تذكره.
‫سنستخدم نسخة DF بحيث تقول بشكل أساسي ، مرحبًا ، خذ إطار البيانات الذي كنا نعمل معه ،
‫بما في ذلك التغييرات التي تم إجراؤها بالترتيب أو التاريخ وقم فقط بعمل نسخة منه وحفظه
‫في متغير درجة حرارة DF.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫رائع.
‫لذلك إذا تحققنا فقط للتأكد من تاريخ بيع df temp.
‫أوه لا ، نريد الرأس فقط.
‫هناك نذهب.
‫مثلها بالضبط.
‫رائع.
‫ويمكننا أيضًا أن تكون النسخة نفسها تمامًا من DataFrame.
‫ولكن الآن إذا أجرينا تغييرات وهذا ما سنفعله ، فإننا نجري تغييرات على درجة حرارة DfE ، ولن تنعكس
‫هذه التغييرات في DfE.
‫إذا احتجنا إلى ذلك في أي وقت ، فيمكننا العودة إلى DfE باعتباره الأصل الخاص بنا ويمكننا التعامل مع درجة حرارة DfE بقدر
‫ما نريد لأننا نعلم أننا ما زلنا نحصل على الأصل.
‫المعذرة يا جميلة.
‫الآن لدينا DfE temp.
‫ما قد نفعله هو ، على الرغم من أننا قمنا بترتيب إطار البيانات لدينا حسب التاريخ ، فقد نستخدم هذه التواريخ
‫لإثراء البيانات في إطار البيانات لدينا.
‫وإذا كنت تتساءل عما يعنيه ذلك ، فلا تقلق ، فسنقوم بتغطيته في الفيديو التالي.
‫ولكن في الوقت الحالي ، قم فقط بفرز إطار البيانات.
‫يمكنك حتى فرزها حسب قيمة أخرى.
‫فقط لا تحفظه في مكانه.
‫فقط انظر ماذا يفعل
‫يمكنك تغيير SPI إلى أي اسم عمود.
‫هذا رقم ويمكنك تغييره إلى خطأ إذا أردت ذلك ومعرفة ما إذا كان ذلك ينجح.
‫ولكن بخلاف ذلك ، إذا كنت تتابع ، فلنجري بعض التغييرات على درجة حرارة DfE.