‫Maintenant, nous avons dépassé notre colonne de dates, et c'est dans un bon format que nous pouvons travailler avec le Japon, c'est le
‫format date/heure.
‫Continuons à modifier notre calendrier pour pouvoir travailler avec et éventuellement créer un modèle afin de voir
‫comment nous examinons les cinq premières lignes.
‫Et nous avons 53 colonnes ici.
‫Mais ce que vous remarquerez au milieu lorsqu'il y a trop de colonnes à afficher dans un bloc-notes Jubera,
‫c'est qu'il le tronque.
‫Nous avons donc point, point, point, point.
‫Mais si vous voulez voir chaque métrique de colonne, vous pouvez le faire, puis transposer le point t quatre.
‫Alors maintenant, nous allons voir les cinq premières rangées en haut.
‫Ce sont des colonnes maintenant et si nous faisons défiler vers le bas, ce sont toutes nos colonnes afin que nous puissions voir les 53 Dowling.
‫Il s'agit de quelques valeurs manquantes vers l'arrière-plan ici.
‫Maintenant, cela peut être différent selon les lignes que nous examinons, mais c'est juste un petit chemin.
‫Si votre bloc de données est tronqué, vous pouvez essayer de le transposer et vous pourrez peut-être les afficher tous
‫en un seul coup.
‫Cela pourrait nous prendre pas mal de temps si nous parcourons chaque colonne en essayant de comprendre
‫ce qui se passe.
‫Alors peut-être pour commencer est la colonne Count Saldate pour nous rappeler à quoi cela ressemble maintenant.
‫Voyons les 20 premiers environ.
‫Merveilleux.
‫Nous avons donc des dates différentes, mais vous pouvez voir que nous avons des exemples de différentes années,
‫différents mois, différents jours.
‫Quoi de mieux si tout était en ordre, ça aurait du sens, non ?
‫Si notre bloc de données allait du haut, de zéro jusqu'en bas, c'était dans l'ordre.
‫C'est donc le premier rendez-vous.
‫Et puis au fur et à mesure des exemples, au fur et à mesure que Rose avançait, les dates augmentaient.
‫Alors faisons-le.
‫C'est ce que nous pourrions faire, c'est aller trier le bloc de données par Saldate.
‫C'est une bonne pratique pour un problème de séries temporelles, n'est-ce pas ?
‫C'est une bonne idée.
‫Habituellement, avec un problème de série chronologique, vous essayez d'utiliser des exemples d'événements passés ou passés pour faire des inférences
‫ou des prédictions sur des événements futurs.
‫C'est donc toujours une bonne idée de trier vos valeurs par date à laquelle elles se produisent.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est lorsque nous travaillons avec des données de séries temporelles, c'est une bonne idée de les trier ou de les trier par date.
‫Nous y allons juste vendredi pour pouvoir le faire avec une petite fonction Penders.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est trier le cadre de données par ordre de date, les valeurs de tri par jour passent.
‫C'est là qu'on le passe, une colonne de temps en temps on veut le faire en place.
‫Rappelez-vous, emplace va juste faire notre changement.
‫Si nous n'avions pas en place égal à vrai, nous devions aller le faire ou nous le ferions simplement en place
‫parce que nous voulons que nos dates soient pour faire ascendant.
‫Nous voulons donc qu'il passe d'un état plus petit à un état supérieur égal à vrai.
‫Et maintenant parce que nous avons dépassé nos dates et passé je veux dire.
‫Passé, comme l'a dit NPR, nous pouvons exécuter n'importe quelle sorte de valeurs de fonction, car cela va comprendre Saldate
‫comme un objet de jour.
‫Nous avons donc des propriétés spéciales à ce sujet.
‫Alors on y va, saudade dot head.
‫Donc, ce que cela va faire, c'est trier notre bloc de données par Saldate, en commençant par la date la plus
‫ancienne en premier.
‫Espérons que si cela fonctionne, nous afficherons les mêmes 20 lignes toujours appelées la même ligne de code pour afficher les 20 premiers
‫exemples et voir ce qui a changé.
‫Merveilleux.
‫Donc ces chiffres sur la gauche sont l'index, donc l'index de la rose que nous venons de trier avait.
‫L'indice d'origine de cette rangée est donc deux mille deux cent cinq mille six cent quinze.
‫Mais la date de vente était le dix-neuf quatre vingt neuf ou le 17 du premier 19 et neuf, alors maintenant vous voyez comment au
‫lieu d'avoir nos dates brouillées, nous les avons dans l'ordre.
‫C'est exactement ce que nous voulions.
‫Et pas ce que nous pourrions faire, c'est aussi une bonne pratique de faire une copie du bloc de données d'origine.
‫Pourquoi cela est-il ainsi?
‫Nous faisons une copie de la trame de données d'origine.
‫Nous le verrons dans une seconde.
‫Ainsi, lorsque nous manipulons la copie, nous avons toujours nos données d'origine.
‫Nous faisons donc quelque chose de mal sur notre copie.
‫Lorsque nous explorons nos données, lorsque nous les manipulons, nous pouvons toujours revenir au bloc de
‫données d'origine.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est faire une copie et vous pouvez l'appeler comme vous voulez.
‫Je l'appelle généralement quelque chose comme temp comme dans le cadre de données temporaire.
‫Vous l'appelez expérience DF ou quelque chose comme ça.
‫Juste quelque chose de simple dont vous vous souviendrez.
‫Nous allons utiliser la copie DFG pour dire simplement, hé, prenez le bloc de données avec lequel nous
‫avons travaillé, y compris les modifications qu'il est en ordre, Saldate, et faites-en une copie et enregistrez-la
‫à la variable DF temp.
‫Alors faisons-le.
‫Merveilleux.
‫Donc, si nous vérifions juste pour nous assurer que le F temp Saldate.
‫Oh, non, on veut juste la tête qu'on a.
‫Exactement le même homme merveilleux, nous pouvons aussi que ce soit exactement la même copie du bloc de données.
‫Mais maintenant, si nous apportons des modifications, c'est ce que nous allons faire, nous apportons des modifications pour faire temp, et ces
‫modifications ne seront pas reflétées dans D. F. si jamais nous en avons besoin, nous pouvons revenir à DFG
‫comme notre original et nous pouvons manipuler D. F. temp autant que nous voulons parce que nous savons que nous avons toujours l'original.
‫Si beau.
‫Maintenant, nous avons la température DFG.
‫Ce que nous pourrions faire, c'est que bien que nous ayons classé notre bloc de données par date, nous pourrions utiliser ces dates pour
‫enrichir les données de notre bloc de données.
‫Et si vous vous demandez ce que cela signifie, ne vous inquiétez pas, nous le couvrirons dans la prochaine vidéo.
‫Mais pour l'instant, amusez-vous simplement à trier une trame de données.
‫Vous pouvez même le trier par une autre valeur.
‫Ne le gardez pas en place.
‫Il suffit de voir ce qu'il fait.
‫Vous pouvez changer l'espion en n'importe quel nom de colonne qui est un nombre.
‫Et vous pouvez changer cela pour en falsifier un ou deux et voir si cela fonctionne.
‫Mais sinon, si vous suivez, apportons quelques modifications à DF temp.