‫Ahora tenemos nuestra columna de fechas pasada, y está en un buen formato que podemos trabajar con Japón es el formato de fecha
‫y hora.
‫Sigamos modificando nuestro marco de tiempo para que podamos trabajar con él y eventualmente construir un modelo para que
‫podamos ver cómo estamos revisando las primeras cinco filas.
‫Y tenemos 53 columnas aquí.
‫Pero lo que notará en el medio cuando hay demasiadas columnas para mostrar en un cuaderno
‫Jubera, lo trunca.
‫Entonces tenemos punto, punto, punto, punto.
‫Pero si desea ver todas las métricas de columna que puede hacer, es la cabeza de punto y luego el punto t cuatro transponer.
‫Entonces ahora veremos las primeras cinco filas en la parte superior.
‫Estas son columnas ahora y si nos desplazamos hacia abajo, estas son todas nuestras columnas para que podamos ver los 53 Dowling.
‫Son unos pocos valores faltantes hacia el final aquí.
‫Ahora, esto puede ser diferente dependiendo de las filas que estemos viendo, pero eso es solo un pequeño camino.
‫Si su marco de datos se trunca, puede intentar transponerlo y es posible que pueda verlos todos
‫de una vez.
‫Esto podría llevarnos bastante tiempo si revisamos todas y cada una de las columnas para tratar de
‫averiguar qué está pasando.
‫Entonces, tal vez para empezar sea la columna del Conde Saldate para recordarnos cómo se ve ahora.
‫Veamos los primeros 20 más o menos.
‫Maravilloso.
‫Tenemos diferentes fechas, pero pueden ver que tenemos ejemplos de diferentes años, diferentes
‫meses, diferentes días.
‫¿Qué sería mejor si todo estuviera en orden? Eso tendría sentido, ¿verdad?
‫Si nuestro marco de datos era desde arriba, desde cero hasta abajo, estaba en orden.
‫Entonces esta es la primera cita.
‫Y luego, a medida que avanzaban los ejemplos, a medida que avanzaba Rose, aumentaban las fechas.
‫Así que hagámoslo.
‫Eso es lo que podríamos hacer, ordenar el marco de datos por Saldate.
‫Esta es una buena práctica para un problema de series de tiempo, ¿verdad?
‫Es una buena idea.
‫Por lo general, con un problema de series de tiempo, está tratando de usar ejemplos del pasado o eventos pasados para hacer
‫algunas inferencias o predicciones sobre eventos futuros.
‫Por lo tanto, siempre es una buena idea ordenar los valores por la fecha en que ocurren.
‫Entonces, lo que haremos es cuando trabajemos con datos de series de tiempo, es una buena idea ordenarlos u ordenarlos por fecha.
‫Vamos allí el viernes para poder hacerlo con una pequeña función de Penders.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es ordenar el marco de datos en orden de fecha, los valores de ordenación del día pasan.
‫Aquí es donde lo pasamos, una columna de vez en cuando queremos hacerlo en su lugar.
‫Recuerde, el emplazamiento solo hará nuestro cambio.
‫Si no tuviéramos en su lugar iguales verdaderos, tendríamos que ir a hacer eso o simplemente lo haremos
‫en su lugar porque queremos que nuestras fechas sean ascendentes.
‫Así que queremos que pase de un estado más pequeño a un estado más alto igual a verdadero.
‫Y ahora porque hemos pasado nuestras fechas y me refiero a pasado.
‫Pasado, como dijo NPR, podemos ejecutar cualquier tipo de función vio valores, porque esto va a entender a
‫Saldate como un objeto diurno.
‫Así que tenemos algunas propiedades especiales al respecto.
‫Así que vamos aquí, saudade dot head.
‫Entonces, lo que esto va a hacer es ordenar nuestro marco de datos por Saldate, comenzando con la fecha más
‫temprana primero.
‫Con suerte, si esto funciona, entonces veremos las mismas 20 filas, siempre llamadas la misma línea de código para ver los primeros 20
‫ejemplos y ver qué ha cambiado.
‫Maravilloso.
‫Entonces, estos números de la izquierda son el índice, por lo que el índice de la rosa que acabamos de clasificar tenía.
‫Entonces, el índice original de esa fila es dos mil doscientos cinco mil seiscientos quince.
‫Pero la fecha de venta fue mil novecientos ochenta y nueve o el 17 de los primeros 19 y nueve, así que ahora ves cómo en
‫lugar de tener nuestras fechas revueltas, las tenemos en orden.
‫Eso es exactamente lo que queríamos.
‫Y no lo que podríamos hacer es también una buena práctica hacer una copia del marco de datos original.
‫¿Por qué esto es tan?
‫Hacemos una copia del marco de datos original.
‫Lo veremos en un segundo.
‫Entonces, cuando manipulamos la copia, todavía tenemos nuestros datos originales.
‫Entonces hacemos algo mal en nuestra copia.
‫Cuando exploramos nuestros datos, cuando los manipulamos, siempre podemos volver al marco de
‫datos original.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es hacer una copia y puedes llamar a esto como quieras.
‫Normalmente lo llamo algo así como temp como en el marco de datos temporal.
‫Lo llamas experimento DF o algo así.
‫Solo algo simple que puedas recordar.
‫Vamos a usar la copia DFG para que básicamente diga, oye, tome el marco de datos con el
‫que hemos estado trabajando, incluidos los cambios en el orden, Saldate, y simplemente haga una copia y guárdelo.
‫a la variable DF temp.
‫Así que hagámoslo.
‫Maravilloso.
‫Entonces, si lo verificamos solo para asegurarnos de que la temperatura F Saldate.
‫Oh, no, solo queremos la cabeza que tengamos.
‫Exactamente el mismo hombre maravilloso, también podemos ser exactamente la misma copia del marco de datos.
‫Pero ahora, si hacemos cambios, eso es lo que vamos a hacer, hacemos cambios para hacer los cambios temporales, y esos
‫cambios no se reflejarán en D. F. si alguna vez lo necesitamos, podemos volver a DFG
‫como nuestro original y podemos manipular D. F. temp tanto como queramos porque sabemos que todavía tenemos el original.
‫Tan hermoso.
‫Ahora tenemos la temperatura de DFG.
‫Lo que podríamos hacer es que, aunque hemos ordenado nuestro marco de datos por fecha, podríamos usar estas fechas para enriquecer
‫los datos en nuestro marco de datos.
‫Y si se pregunta qué significa eso, no se preocupe, lo cubriremos en el siguiente video.
‫Pero por ahora, solo juega con la clasificación de un marco de datos.
‫Incluso podría ordenarlo por otro valor.
‫Simplemente no lo guarde en su lugar.
‫Solo mira lo que hace.
‫Puede cambiar el espie a cualquier nombre de columna que sea un número.
‫Y podría cambiar esto para falsificar uno o dos y ver si funciona.
‫Pero de lo contrario, si lo está siguiendo, hagamos algunos cambios en DF temp.