‫これで日付カラムが過去になり､ PANDASの日付時間フォーマットで作業できる良いフォーマットになりました｡
‫データフレームをどんどん修正して､ 最終的にはモデルを構築できるようにしましょう｡
‫最初の5行を表示し､ 53列を表示することができます｡
‫しかし､ 途中で気づくのは､ Jupyter Notebookで表示する列が多すぎる場合､ 切り捨てられるということです｡
‫そこで､ ドット､ ドット､ ドット､ ドットを手に入れた｡
‫しかし､ すべての列を見たい場合は､ df head と dot t 4 transpose というトリックを使うことができます｡
‫それでは､ 上部にある最初の5行をご覧ください｡
‫これが列で､ 下にスクロールすると､ 53の列がすべて表示されます｡
‫そして､ この後方では､ かなりの数の値が欠落していることがわかります｡
‫さて､ これは見ている行によって違うかもしれませんが､ ほんの少しの方法です｡
‫データフレームが切り捨てられるようであれば､ トランスポーズしてみると一発で表示できるかもしれません｡
‫コラムをひとつひとつ調べていたら､ かなりの時間がかかってしまうかもしれませんね｡
‫だから､ まずは私たちのデートコラムをチェックして､ どんな感じか思い出してみましょう｡
‫では､ 最初の20件ほどをチェックしてみましょう｡
‫素晴らしい｡
‫このように､ さまざまな年､ 月､ 日の例があることがおわかりいただけると思います｡
‫何がいいかというと､ 順番に並んでいればいいんです｡
‫それなら納得でしょう？
‫データフレームが上から､ 0行目から､ 下までずっと並んでいたら､ それは順番通りだったのです｡
‫これが最初のデートなんですね｡
‫そして､ 例が進むにつれて､ 列が進むにつれて､ 日付が上がっていくのです｡
‫では､ そうしましょう｡
‫そこで､ データフレームを販売日順に並べ替えるとよいでしょう｡
‫これは一時期のいい練習になります｡
‫シリーズの問題ですね？
‫良いアイデアだと思います｡
‫通常､ 時系列の問題では､ 過去や過去の事象の例を使って､ 将来の事象について何らかの推論や予測を行おうとしています｡
‫ですから､ 値を発生した日付でソートするのは常に良いアイデアです｡
‫そこで､ 時系列データを扱うときは､ 日付順に並べ替えるとよいでしょう｡
‫そこに行って､ 日付で買うだけですから､ ちょっとしたパンダ関数でできますね｡
‫そこで､ データフレームを日付順に並べ替えて､ order df sort values byで､ カラム名を渡して､
‫その場で並べ替えを行うことが考えられます｡
‫その場で覚えているだけでは､ 私たちの変化はありません｡
‫もし､ in place equals trueがなかったら､ df equals atにしなければなりませんが､ 日付が順番になるようにしたいので､
‫in placeでやっておきます｡
‫送信を行うので､ 最小の日付から上位の状態イコールtrueになるようにしたい｡
‫そして､ 日付と過去が渡されたので､ これらの関数を実行し､ 値を並べ替えることができます｡ なぜなら､ pandasは同じ日付を日付時間オブジェクトとして理解するからです｡
‫それについては､ 特殊な性質を持っているんですね｡
‫そこで､ ここで販売データーヘッドに行く｡
‫これはデータフレームを販売日順に並べ替えるもので､ 販売日の早いものから順に並べ替えます｡
‫うまくいけば､ これがうまくいって､ 同じ20行を表示するか､ 同じ行を呼び出して最初の20例を表示し､ 何が変更されたかを確認することができます｡
‫素晴らしい｡
‫つまり､ この左側の数字がインデックスです｡
‫つまり､ ここまでソートした行のインデックスが頭にくるわけです｡
‫つまり､ その行の元のインデックスは2000 205,615です｡
‫しかし､ 販売日は1989年､ つまり平成元年の17日です｡
‫これで､ 日付がバラバラなのではなく､ 順番に並んでいることがおわかりいただけたかと思います｡
‫それこそ､ 私たちが望んでいたことです｡
‫次に､ 元のDataFrameのコピーを作成するのも良い方法です｡
‫それはなぜか？
‫そこで､ 元のDataFrameのコピーを作成します｡
‫すぐに見ることができます｡
‫だから､ コピーを操作しても､ 元のデータは残っているんです｡
‫そのため､ コピーしたデータで何か問題が発生した場合､ データを調査したり操作したりするときに､
‫いつでも元のデータフレームに戻すことができます｡
‫そこで､ 私たちがやるべきことは､ コピーを作ることかもしれません｡
‫そして､ これをどう呼んでもいいのです｡
‫私は通常､ データフレームテンポラリーのように､ DF Tempのように呼んでいます｡
‫DFエクスペリメントとでも呼んでください｡
‫覚えておける簡単なものでいいんです｡
‫DFコピーを使用することで､ 基本的に「おい､ 今まで作業してきたデータフレームを､
‫順序や日付の変更も含めてコピーして､ 変数DF tempに保存してくれ」と言うことになります｡
‫では､ そうしましょう｡
‫素晴らしい｡
‫そこで､ 念のためdf tempの販売日を確認すると｡
‫いやあ､ 頭だけでいいんです｡
‫これでよしとしよう｡
‫全く同じです｡
‫素晴らしい｡
‫また､ これはDataFrameの全く同じコピーであることもわかります｡
‫しかし､ 今､ 私たちが変更を加えて､ それこそDfEのテンプレに変更を加えても､ その変更はDfEには反映されないのです｡
‫もしもの時は､ DfEをオリジナルに戻して､ DfE tempを思う存分操作することができるのです｡
‫ごめんね､ きれいだね｡
‫今はDfEのテンプレがある｡
‫データフレームを日付順に並べましたが､ この日付を使ってデータフレーム内のデータをリッチ化することができます｡
‫と疑問に思われた方､ ご安心ください｡ 次のビデオでご紹介します｡
‫しかし､ とりあえずデータフレームをソートして遊んでみてください｡
‫別の値でソートすることも可能です｡
‫ただ､ そのまま保存するのはやめてください｡
‫ただ､ それがどうなるか｡
‫SPIを任意の列名に変更することができます｡
‫これは数字なので､ もしよかったらこれをfalseに変えて､ うまくいくかどうか見てみてください｡
‫でも､ それ以外は､ もしあなたがついてきているなら､ DfEのテンプレを少し変えましょう｡