‫Nu hebben we onze datumkolom voorbij, en het is in een goed formaat dat we kunnen werken met Japan is
‫het datum-tijdformaat.
‫Laten we ons tijdsbestek blijven aanpassen, zodat we ermee kunnen werken en uiteindelijk een model kunnen bouwen, zodat we
‫kunnen zien hoe we de eerste vijf rijen beoordelen.
‫En we hebben hier 53 kolommen.
‫Maar wat je in het midden opmerkt als er te veel kolommen zijn om weer te geven in een
‫Jubera-notebook, wordt afgekapt.
‫Dus we hebben punt, punt, punt, punt.
‫Maar als u elke kolomstatistiek wilt zien die u kunt doen, is puntkop en vervolgens punt t vier transponeren.
‫Dus nu zien we de eerste vijf rijen bovenaan.
‫Dit zijn nu kolommen en als we naar beneden scrollen, zijn dit al onze kolommen, zodat we alle 53 Dowling's kunnen zien.
‫Het zijn nogal wat ontbrekende waarden aan de achterkant hier.
‫Dit kan anders zijn, afhankelijk van de rijen waar we naar kijken, maar dat is maar een klein beetje.
‫Als uw dataframe wordt afgekapt, kunt u proberen het te transponeren en u kunt ze misschien allemaal
‫in één hit bekijken.
‫Dit kan een behoorlijke tijd duren als we elke kolom doornemen om erachter te komen wat er
‫aan de hand is.
‫Dus misschien om mee te beginnen is de kolom Count Saldate om onszelf eraan te herinneren hoe het er nu uitziet.
‫Laten we eens kijken naar de eerste 20 of zo.
‫Prachtig.
‫Dus we hebben verschillende data, maar je kunt zien dat we voorbeelden hebben uit verschillende jaren, verschillende
‫maanden, verschillende dagen.
‫Wat zou er mooier zijn als het allemaal in orde is, dat zou logisch zijn, toch?
‫Als ons dataframe van bovenaf was, van nul helemaal naar beneden, dan was het in orde.
‫Dit is dus de eerste date.
‫En naarmate de voorbeelden vorderden, terwijl Rose doorging, gingen de datums omhoog.
‫Dus laten we dat doen.
‫Dat is wat we zouden kunnen doen, het dataframe gaan sorteren op Saldate.
‫Dit is een goede gewoonte voor een tijdreeksprobleem, toch?
‫Dat is een goed idee.
‫Gewoonlijk probeer je bij een tijdreeksprobleem voorbeelden uit het verleden of verleden gebeurtenissen te gebruiken om conclusies te trekken
‫of voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen.
‫Het is dus altijd een goed idee om uw waarden te sorteren op de datum waarop ze voorkomen.
‫Dus wat we zullen doen, is wanneer we met tijdreeksgegevens werken, het een goed idee is om ze in of op datum te sorteren.
‫We gaan er gewoon vrijdag heen, zodat we dat kunnen doen met een kleine Penders-functie.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is het gegevensframe in datumvolgorde gaan sorteren, de dagsorteerwaarden gaan voorbij.
‫Dit is waar we het passeren, een kolom af en toe willen we het op zijn plaats doen.
‫Onthoud dat emplace onze verandering gaat maken.
‫Als we niet gelijk hadden aan waar, zouden we dat moeten gaan doen of we zullen het gewoon op
‫zijn plaats doen omdat we willen dat onze datums oplopend zijn.
‫Dus we willen dat het van een kleinere staat naar een hogere staat gaat, is gelijk aan waar.
‫En nu, omdat we onze afspraakjes en het verleden zijn gepasseerd, bedoel ik.
‫Geslaagd, zoals NPR zei, kunnen we elke soort functie-zaagwaarden uitvoeren, omdat dit Saldate gaat begrijpen als
‫een object voor overdag.
‫Dus daar hebben we een aantal speciale eigenschappen over.
‫Dus we gaan hier, saudade puntkop.
‫Dus wat dit gaat doen, is ons dataframe sorteren op Saldate, te beginnen met de vroegste
‫datum eerst.
‫Hopelijk, als dit werkt, zullen we dezelfde 20 rijen bekijken die altijd dezelfde coderegel worden genoemd om de eerste 20 voorbeelden te bekijken
‫en te zien wat er is veranderd.
‫Prachtig.
‫Dus deze getallen aan de linkerkant zijn de index, dus de index van de roos die we zojuist hebben gesorteerd.
‫Dus de oorspronkelijke index van die rij is tweeduizend tweehonderdvijfduizend zeshonderdvijftien.
‫Maar de verkoopdatum was negentienhonderd negen of de 17e van de eerste 19 en negen, dus nu zie je hoe in plaats van onze datums
‫door elkaar te gooien, we ze op volgorde hebben.
‫Dat is precies wat we wilden.
‫En niet wat we zouden kunnen doen, is dat het ook een goede gewoonte is om een kopie te maken van het originele dataframe.
‫Waarom is dit zo?
‫We maken een kopie van het originele dataframe.
‫We zullen het zo zien.
‫Dus als we de kopie manipuleren, hebben we nog steeds onze originele gegevens.
‫Dus we doen iets fout op onze kopie.
‫Wanneer we onze gegevens onderzoeken, wanneer we deze manipuleren, kunnen we nog steeds altijd terugkeren naar het
‫oorspronkelijke gegevensframe.
‫Dus wat we kunnen doen is een kopie maken en je kunt dit noemen wat je wilt.
‫Ik noem het meestal zoiets als temp zoals in dataframe tijdelijk.
‫Je noemt het DF-experiment of iets dergelijks.
‫Gewoon iets simpels dat je je kunt herinneren.
‫We gaan DFG-kopie gebruiken, zodat het eigenlijk gewoon gaat zeggen, hey, neem het dataframe waarmee we hebben gewerkt, inclusief
‫de wijzigingen die het in orde is, Saldate, en maak er gewoon een kopie van en sla het
‫op aan de variabele DF temp.
‫Dus laten we dat doen.
‫Prachtig.
‫Dus als we kijken om er zeker van te zijn dat de F temp Saldate.
‫Oh nee, we willen alleen het hoofd dat we krijgen.
‫Precies dezelfde geweldige man, we kunnen ook precies dezelfde kopie van het dataframe zijn.
‫Maar als we nu wijzigingen aanbrengen, dat gaan we doen, we maken wijzigingen om tijdelijk te doen, en die
‫wijzigingen worden niet weerspiegeld in D. F. als het ooit nodig is, kunnen we terugkeren naar DFG
‫als ons origineel en kunnen we D manipuleren. F. temp zoveel we willen omdat we weten dat we het origineel nog hebben.
‫Heel mooi.
‫Nu hebben we DFG temp.
‫Wat we zouden kunnen doen, is dat hoewel we onze dataframe op datum hebben geordend, we deze datums kunnen gebruiken om
‫de gegevens in ons dataframe te verrijken.
‫En als je je afvraagt wat dat betekent, maak je geen zorgen, we bespreken het in de volgende video.
‫Maar voor nu, speel gewoon eens met het sorteren van een dataframe.
‫Je zou het zelfs op een andere waarde kunnen sorteren.
‫Bewaar het gewoon niet op zijn plaats.
‫Kijk maar wat het doet.
‫Je zou de espie kunnen veranderen in een kolomnaam die een getal is.
‫En je zou dit kunnen veranderen om er een of twee te vervalsen en kijken of dat werkt.
‫Maar laten we anders, als u ons volgt, enkele wijzigingen aanbrengen in DF-temp.