‫Agora que passamos a coluna de datas, está em um bom formato que podemos trabalhar com o formato de data e hora
‫no Japão.
‫Vamos continuar modificando nosso cronograma para que possamos trabalhar com ele e, eventualmente, construir um modelo para que possamos
‫ver como estamos revisando as primeiras cinco linhas.
‫E temos 53 colunas aqui.
‫Mas o que você notará no meio, quando há muitas colunas para exibir em um bloco de anotações
‫Jubera, é truncado.
‫Então, temos ponto, ponto, ponto, ponto.
‫Mas se você quiser ver todas as métricas de coluna que você pode fazer é ponto cabeça e ponto t quatro transpor.
‫Portanto, agora veremos as primeiras cinco linhas na parte superior.
‫Essas são colunas agora e se rolarmos para baixo, essas são todas as nossas colunas, então podemos ver todas as 53 Dowling's.
‫É um bom número de valores ausentes aqui no final.
‫Agora, isso pode ser diferente dependendo de quais linhas estamos olhando, mas isso é só um pouco.
‫Se o seu quadro de dados estiver sendo truncado, você pode tentar transpô-lo e visualizá-los todos em
‫um único hit.
‫Isso pode nos levar um bom tempo se formos examinar cada uma das colunas tentando descobrir
‫o que está acontecendo.
‫Então, talvez para começar, esta coluna do Conde Saldate para nos lembrar de como é agora.
‫Vamos verificar os primeiros 20 ou mais.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, temos datas diferentes, mas você pode ver que temos exemplos de anos diferentes, meses
‫diferentes, dias diferentes.
‫O que seria melhor se estivesse tudo em ordem, faria sentido, certo?
‫Se nosso quadro de dados fosse do topo, do zero até o final, estava em ordem.
‫Portanto, este é o primeiro encontro.
‫E então, à medida que os exemplos continuavam, à medida que Rose continuava, as datas iam aumentando.
‫Então vamos fazer isso.
‫Isso é o que podemos fazer, é classificar o quadro de dados por Saldate.
‫Esta é uma boa prática para um problema de série temporal, certo?
‫É uma boa ideia.
‫Normalmente, com um problema de série temporal, você está tentando usar exemplos de eventos passados ou passados para fazer
‫algumas inferências ou previsões sobre eventos futuros.
‫Portanto, é sempre uma boa ideia classificar seus valores pela data em que ocorrem.
‫Então, o que faremos é, ao trabalhar com dados de série temporal, é uma boa ideia classificá-los ou classificá-los por data.
‫Vamos lá na sexta-feira para que possamos fazer isso com uma pequena função Penders.
‫Então o que podemos fazer é classificar o quadro de dados em ordem de data, os valores de classificação de dia seguem.
‫É aqui que o passamos, uma coluna de vez em quando que queremos fazer no lugar.
‫Lembre-se, o emplace vai apenas fazer a nossa mudança.
‫Se não tivéssemos no local igual a true, teríamos que fazer isso ou apenas faremos no
‫local porque queremos que nossas datas sejam ascendentes.
‫Portanto, queremos que ele vá de um estado menor para um estado superior igual a verdade.
‫E agora porque ultrapassamos nossas datas e passamos, quero dizer.
‫Passado, como o NPR disse, podemos rodar qualquer tipo de função via valores, porque isso vai entender
‫Saldate como um objeto diurno.
‫Portanto, temos algumas propriedades especiais sobre isso.
‫Então vamos aqui, cabeça de ponto de saudade.
‫Então, o que isso fará é classificar nosso quadro de dados por Saldate, começando com a data mais
‫antiga primeiro.
‫Esperançosamente, se isso funcionar, veremos as mesmas 20 linhas sempre chamadas da mesma linha de código para ver os primeiros 20
‫exemplos e ver o que mudou.
‫Maravilhoso.
‫Esses números à esquerda são o índice, então o índice da rosa que acabamos de classificar tinha.
‫Portanto, o índice original dessa linha é dois mil duzentos e cinco mil seiscentos e quinze.
‫Mas a data de venda foi mil novecentos e oitenta e nove ou o dia 17 do primeiro 19 e nove, então agora você vê como, em
‫vez de ter nossas datas embaralhadas, as colocamos em ordem.
‫Isso é exatamente o que queríamos.
‫E o que podemos fazer não é também uma boa prática fazer uma cópia do quadro de dados original.
‫Porque isto é assim?
‫Fazemos uma cópia do quadro de dados original.
‫Veremos em um segundo.
‫Portanto, quando manipulamos a cópia, ainda temos nossos dados originais.
‫Portanto, fazemos algo errado em nossa cópia.
‫Quando estamos explorando nossos dados, quando os estamos manipulando, ainda podemos voltar ao quadro de
‫dados original.
‫Então, o que podemos fazer é fazer uma cópia e você pode chamar isso do que quiser.
‫Eu costumo chamá-lo de algo como temp, como no quadro de dados temporário.
‫Você chama isso de experimento DF ou algo parecido.
‫Apenas algo simples de que você possa se lembrar.
‫Vamos usar a cópia DFG para que basicamente diga, ei, pegue o quadro de dados com o qual
‫estamos trabalhando, incluindo as alterações que estão em ordem, Saldate, e apenas faça uma cópia e salve-o
‫para a variável DF temp.
‫Então vamos fazer isso.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, se verificarmos apenas para ter certeza de que o F temp Saldate.
‫Oh, não, nós queremos apenas a cabeça que temos.
‫Exatamente o mesmo homem maravilhoso, também podemos ser exatamente a mesma cópia do quadro de dados.
‫Mas agora, se fizermos alterações, é isso que vamos fazer, fazemos alterações para fazer o temporário e essas alterações
‫não serão refletidas em D. F. se precisarmos, podemos voltar ao DFG como nosso
‫original e podemos manipular D. F. temp o quanto quisermos, porque sabemos que ainda temos o original.
‫Tão bonita.
‫Agora temos temperatura DFG.
‫O que podemos fazer é, embora tenhamos ordenado nosso quadro de dados por data, podemos usar essas datas para enriquecer os
‫dados em nosso quadro de dados.
‫E se você está se perguntando o que isso significa, não se preocupe, vamos cobrir isso no próximo vídeo.
‫Mas, por enquanto, é só brincar com a classificação de um quadro de dados.
‫Você pode até classificá-lo por outro valor.
‫Apenas não o salve no lugar.
‫Apenas veja o que isso faz.
‫Você pode mudar o espie para qualquer nome de coluna que seja um número.
‫E você pode mudar isso para falsificar um ou dois e ver se funciona.
‫Caso contrário, se você estiver acompanhando, vamos fazer algumas alterações no DF temp.