‫ตอนนี้เราได้คอลัมน์วันที่ที่ผ่านมาแล้ว และอยู่ในรูปแบบที่ดีที่เราสามารถทำงานกับรูปแบบวันที่เวลาของ
‫PANDAS ได้
‫มาแก้ไข dataframe ของเรากันต่อไปเพื่อให้เราสามารถทำงานกับมันและสร้างแบบจำลองได้ในที่สุด
‫เราจะเห็นว่าเรากำลังดู 5 แถวแรก และเราได้ 53 คอลัมน์ตามนี้
‫แต่สิ่งที่คุณจะสังเกตเห็นตรงกลาง เมื่อมีคอลัมน์มากเกินไปที่จะแสดงใน Jupyter Notebook
‫ก็จะตัดให้สั้นลง
‫เราก็ได้จุด จุด จุด จุด
‫แต่ถ้าคุณต้องการเห็นทุกคอลัมน์ เคล็ดลับที่คุณสามารถทำได้คือ df head แล้วดอท t สี่ทรานสโพส
‫ตอนนี้เราจะเห็นห้าแถวแรกข้ามด้านบน
‫ตอนนี้เป็นคอลัมน์แล้ว และถ้าเราเลื่อนลงมา คอลัมน์เหล่านี้คือคอลัมน์ทั้งหมดของเรา เราจะเห็นทั้ง 53 คอลัมน์
‫จากนั้นเราจะเห็นว่ามีค่าที่ขาดหายไปเล็กน้อยที่ส่วนหลังที่นี่
‫ทีนี้ นี่อาจแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับว่าเรากำลังดูแถวใด แต่นั่นเป็นเพียงวิธีเล็กน้อย
‫หากกรอบข้อมูลของคุณกำลังถูกตัดทอน คุณสามารถลองย้ายกรอบข้อมูลและคุณอาจดูข้อมูลทั้งหมดได้ใน
‫Hit เดียว
‫นี่อาจใช้เวลาพอสมควรถ้าเราจะผ่านแต่ละคอลัมน์และพยายามหาว่าเกิดอะไรขึ้น
‫เริ่มต้นด้วยการลองดูคอลัมน์วันที่ของเราเพื่อเตือนตัวเองว่าหน้าตาเป็นอย่างไร
‫ทีนี้ลองดู 20 อันดับแรกหรือมากกว่านั้น
‫มหัศจรรย์.
‫เรามีวันที่ต่างกัน แต่คุณจะเห็นตัวอย่างจากปีต่างๆ เดือนต่างๆ
‫วันที่ต่างกัน
‫จะดีกว่าไหมถ้าทุกอย่างเป็นระเบียบ
‫นั่นจะสมเหตุสมผลใช่มั้ย?
‫หากดาต้าเฟรมของเรามาจากด้านบน จากแถวศูนย์ ไปจนถึงด้านล่างสุด แสดงว่าอยู่ในลำดับ
‫นี่จึงเป็นเดทแรก
‫และเมื่อตัวอย่างดำเนินต่อไป เมื่อแถวดำเนินต่อไป วันที่ก็เพิ่มขึ้น
‫มาทำกัน
‫สิ่งที่เราควรทำคือไปจัดเรียง dataframe ตามวันที่ขาย
‫นี่เป็นวิธีปฏิบัติที่ดีในชั่วระยะเวลาหนึ่ง
‫ปัญหาซีรีส์ใช่ไหม
‫มันเป็นความคิดที่ดี.
‫โดยปกติสำหรับปัญหาอนุกรมเวลา คุณกำลังพยายามใช้ตัวอย่างจากเหตุการณ์ในอดีตหรือในอดีตเพื่ออนุมานหรือคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต
‫ดังนั้นจึงควรจัดเรียงค่าของคุณตามวันที่ที่เกิดขึ้น
‫สิ่งที่เราจะทำก็คือเมื่อทำงานกับข้อมูลอนุกรมเวลา จะเป็นความคิดที่ดีที่จะเรียงลำดับตามวันที่ทั้งหมด
‫เราแค่ไปที่นั่น ซื้อตามวันที่ เราก็ทำได้ด้วยฟังก์ชันแพนด้าน้อย
‫ดังนั้นสิ่งที่เราอาจทำคือไป sort dataframe ตามลำดับวันที่และเรียงลำดับค่าการจัดเรียง df โดยนี่คือตำแหน่งที่เราส่งชื่อคอลัมน์แล้วเราต้องการทำให้มันเข้าที่
‫จำไว้ว่าในสถานที่นั้นกำลังจะทำให้การเปลี่ยนแปลงของเรา
‫ถ้าเราไม่มี in place เท่ากับ true เราต้องไปที่ df เท่ากับ at แต่เราจะทำมันให้เข้าที่เพราะเราต้องการให้วันที่ของเราอยู่ในลำดับ
‫เราจะทำการส่งดังนั้นเราต้องการให้มันไปจากวันที่น้อยที่สุดไปยังสถานะที่สูงเท่ากับจริง
‫และตอนนี้เนื่องจากเราผ่านวันที่และอดีตไปแล้ว ฉันหมายถึงอดีตอย่างที่บอก เราสามารถเรียกใช้ฟังก์ชันเหล่านี้ จัดเรียงค่าได้
‫เพราะแพนด้าจะเข้าใจวันที่เดียวกันกับออบเจกต์วันที่และเวลา
‫มันจึงมีคุณสมบัติพิเศษบางอย่างเกี่ยวกับเรื่องนั้น
‫ดังนั้นเราไปที่นี่หัววันที่ขาย
‫สิ่งที่จะทำคือจะจัดเรียงกรอบข้อมูลของเราตามวันที่ขาย โดยเริ่มจากวันที่แรกสุดก่อน
‫หวังว่าถ้าใช้งานได้ จากนั้นเราจะดู 20 แถวเดียวกัน หรือเราจะเรียกโค้ดบรรทัดเดียวกันเพื่อดูตัวอย่าง 20 ตัวอย่างแรกและดูว่ามีอะไรเปลี่ยนแปลงบ้าง
‫มหัศจรรย์.
‫ตัวเลขทางซ้ายตรงนี้คือดัชนี
‫ดัชนีของแถวที่เราเพิ่งจัดเรียงมาจนถึงตอนนี้
‫ดังนั้นดัชนีเดิมของแถวนั้นคือ 2000 205,615
‫แต่วันที่ขายคือปี 1989 หรือวันที่ 17 ของปี 1989 แรก
‫ตอนนี้คุณเห็นแล้วว่าแทนที่จะเอาอินทผลัมมาแย่งชิงกัน เราก็จัดพวกมันให้เรียบร้อย
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
‫และตอนนี้สิ่งที่เราอาจทำได้คือการทำสำเนา DataFrame ดั้งเดิมก็เป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีเช่นกัน
‫และทำไมถึงเป็นเช่นนี้?
‫ดังนั้นเราจึงทำสำเนา DataFrame ดั้งเดิม
‫เราจะเห็นมันในวินาที
‫ดังนั้นเมื่อเราจัดการกับสำเนา เราก็ยังได้ข้อมูลเดิมของเรา
‫ดังนั้นหากเราทำสิ่งผิดปกติกับสำเนาของเรา เมื่อเราสำรวจข้อมูลของเรา หรือเมื่อเราจัดการกับมัน
‫เรายังคงสามารถย้อนกลับไปยัง dataframe เดิมได้เสมอ
‫ดังนั้นสิ่งที่เราอาจทำคือทำสำเนา
‫และคุณสามารถเรียกสิ่งนี้ว่าอะไรก็ได้ที่คุณต้องการ
‫ฉันมักจะเรียกมันว่า DF Temp เช่นเดียวกับใน dataframe ชั่วคราว
‫คุณสามารถเรียกมันว่า DF Experiment หรืออะไรทำนองนั้น
‫อะไรง่ายๆ ที่จำได้
‫เราจะใช้ DF copy โดยพื้นฐานแล้วจะบอกว่า เฮ้ นำ dataframe ที่เราเคยทำงานด้วยมา
‫รวมถึงการเปลี่ยนแปลงที่อยู่ในลำดับหรือวันที่ และทำสำเนาและบันทึกลงใน
‫ตัวแปร DF อุณหภูมิ
‫มาทำกัน
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นหากเราตรวจสอบเพียงเพื่อให้แน่ใจว่าวันที่ขายชั่วคราว df
‫ไม่นะ เราต้องการแค่หัว
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เหมือนกันเลย
‫มหัศจรรย์.
‫และเรายังสามารถเป็นเพียงสำเนาเดียวกันของ DataFrame
‫แต่ตอนนี้ หากเราทำการเปลี่ยนแปลงและนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำ เราเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิ DfE การเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นจะไม่มีผลใน
‫DfE
‫หากจำเป็น เราสามารถเปลี่ยนกลับเป็น DfE เป็นต้นฉบับได้ และเราสามารถจัดการอุณหภูมิ DfE ได้มากเท่าที่เราต้องการ
‫เพราะเรารู้ว่าเรายังมีต้นฉบับอยู่
‫ขอโทษค่ะคนสวย
‫ตอนนี้เรามีอุณหภูมิ DfE แล้ว
‫สิ่งที่เราอาจทำคือ แม้ว่าเราได้จัดลำดับข้อมูลตามวันที่แล้ว แต่เราอาจใช้วันที่เหล่านี้เพื่อทำให้ข้อมูลสมบูรณ์ในกรอบข้อมูลของเรา
‫และหากคุณสงสัยว่านั่นหมายถึงอะไร ไม่ต้องกังวล เราจะพูดถึงมันในวิดีโอหน้า
‫แต่สำหรับตอนนี้ ลองมาลองเล่นดูกับการจัดเรียง data frame กันก่อน
‫คุณสามารถจัดเรียงตามค่าอื่นได้
‫อย่าเพิ่งบันทึกไว้ในที่
‫แค่ดูว่ามันทำอะไร
‫คุณสามารถเปลี่ยน SPI เป็นชื่อคอลัมน์ใดก็ได้
‫นั่นคือตัวเลขและคุณสามารถเปลี่ยนค่านี้เป็นเท็จได้หากต้องการและดูว่าได้ผลหรือไม่
‫แต่อย่างอื่น หากคุณกำลังติดตาม มาทำการเปลี่ยนแปลงบางอย่างกับ DfE temp