‫حسنًا ، نحن نحقق تقدمًا جيدًا في هذا الشأن.
‫هناك مشكلة في تراجع الأسعار.
‫في الفيديو الأخير ، حاولنا بناء نموذج للتعلم الآلي.
‫علمنا أن لدينا بعض البيانات التي ليست في تنسيق رقمي.
‫انظر هنا ، لدينا بعض السلاسل وإذا تحققنا.
‫DF أوه ، في الواقع نحن نعمل مع DF Temp.
‫سيئتي C هذه هي الأشياء التي سوف تنساها ، والتي ستمر بها ، والتي
‫ستخلطها.
‫لذا لا يزال DF Temp نفس المشكلة ، أليس كذلك؟
‫نظرًا لأن لدينا بعض القيم هنا ، فإن بعض الأعمدة الرقمية ومجموعة كاملة ليست كذلك.
‫إذن ماذا يمكننا أن نفعل حيال ذلك؟
‫حسنًا ، ولا حتى.
‫دانيال ماذا تفعل؟
‫أنت لا تعمل حتى مع إطار البيانات المؤقت الخاص بك.
‫حسنًا ، هذا كله جزء من اللعبة ، أليس كذلك؟
‫ارتكاب الأخطاء ثم الرجوع إليها وإصلاحها.
‫هذا جزء من كونك عالم بيانات.
‫أكوام من التجارب.
‫لذا فإن إحدى الطرق التي يمكننا من خلالها تحويل جميع بيانات السلسلة أو البيانات غير الرقمية إلى أرقام هي تحويلها
‫إلى فئات PANDAS.
‫هذا ما يعنيه ذلك؟
‫لذا قم بتحويل السلاسل إلى فئات.
‫الآن سأضعها هنا.
‫إحدى الطرق التي يمكننا من خلالها تحويل جميع بياناتنا إلى أرقام هي تحويلها إلى فئات PANDAS.
‫لذلك مثل كائن التاريخ والوقت الذي رأيناه عندما قمنا باستيراد تاريخ البيع ، لدى PANDAS نوع بيانات آخر
‫يسمى الفئة.
‫دعونا نلقي نظرة على API لأنواع الباندا.
‫حسنًا ، ها نحن ذا.
‫ربما يكون هذا أفضل قليلاً.
‫يمكننا أن نرى هذا هنا.
‫هكذا أنواع API نقطة الباندا.
‫أين يمكن أن نلقي نظرة على هذا؟
‫وظائف المنفعة وأنواع البيانات والوظائف ذات الصلة.
‫حسنا هيا بنا.
‫دعنا ننسخ هذا ، لكن دعنا نقرأه أولاً.
‫ماذا يحدث هنا؟
‫نوع الاستبطان د.
‫لذا فإن أنواع D هي نوع الكرة نوع قاطع.
‫حسنًا ، يقوم نوع pandas d بتحويل الإدخال إلى كائن pandas فقط من النوع d على كائن نوع بيانات numpy.
‫تمام.
‫لذلك لدينا عدد قليل من الخيارات هنا.
‫لإلقاء نظرة على أنواع البيانات المختلفة مع الباندا.
‫ولكن نظرًا لأننا نركز على تحويل السلاسل إلى فئات ، فلنرى كيف نفعل ذلك.
‫دعونا نضع رابطًا صغيرًا هنا.
‫يمكننا التحقق من أنواع البيانات المختلفة المتوافقة مع الباندا هنا.
‫لذا تذكر أن الكثير من التعلم الآلي هو الحصول على بعض البيانات بشكل أساسي ، فما حصلنا عليه هنا ثم إعداده للتشغيل مع نموذج
‫التعلم الآلي الحالي الذي اخترناه من خريطة التعلم الآلي الخاصة بنا ليس هنا.
‫لذلك يتعلق الأمر بالحصول على بعض المدخلات.
‫تمام.
‫مجموعة كاملة من البيانات التي لدينا هنا.
‫كل هذا النوع من الأشياء هنا ثم تدليكها أو بشكل أساسي ، نعم ، هذه كلمة جيدة لها.
‫قم بتدليكه بطريقة تعمل مع نموذج التعلم الآلي.
‫حتى يتمكن نموذج التعلم الآلي هذا من العثور على النمط.
‫قام شخص آخر ببناء هذا النموذج لنا وسوف نشكرهم كثيرًا.
‫وبعد ذلك سيجد الأنماط ويعطينا بعض المخرجات.
‫حسنًا ، بعض التوقعات ، بعض الأنماط ، بعض التسميات ، شيء من هذا القبيل.
‫وبعد ذلك يمكننا تقييم مدى نجاح ذلك هو ما نقوم به هنا.
‫نحن نتعامل مع مدخلاتنا للعمل مع نموذج التعلم الآلي الخاص بنا.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫دعونا نذكر أنفسنا برئيس درجة الحرارة.
‫من ما نعمل معه.
‫تمام.
‫نعم ، لقد رأينا هذا عدة مرات.
‫هذه مجرد طريقة أخرى للنظر إليها.
‫دائما فكرة جيدة للنظر في البيانات الخاصة بك.
‫ولذا فإن ما قد نفعله هو محاولة استخدام أحد أنواع واجهات برمجة التطبيقات هذه.
‫إذن ماذا يمكننا أن نستخدم؟
‫هل يوجد خيط واحد هنا؟
‫ها نحن ذا.
‫أنواع IP هي نوع السلسلة D.
‫كيف نستخدم هذا هو سلسلة نوع D سلسلة.
‫تمام.
‫لنجرب هذا.
‫حتى أنواع API المدفوعة.
‫إنها سلسلة d نوع def درجة الحرارة.
‫الاستخدام المحظور استخدام التحذير هناك؟
‫لماذا يوجد تحذير استخدام؟
‫ألا يوجد لاستخدام إنذار إنذار؟
‫لا أعلم.
‫من تعرف؟
‫سأستمر في ارتكاب هذا الخطأ ، لكن دعنا نتحقق.
‫تمام.
‫لذا فهي سلسلة.
‫عمود نطاق الاستخدام عبارة عن سلسلة.
‫الآن يمكننا أن نفعل الشيء نفسه لكل عمود آخر تقريبًا ، ولكن لماذا نمرر ونكتب هذا القدر
‫من الكود؟
‫دعونا نبني قليلا من أجل حلقة.
‫هذا ما يفعله لنا.
‫جيد جدا.
‫الأعمدة التي تحتوي على سلاسل.
‫لأنه إذا عرفنا الأعمدة التي تحتوي على سلاسل ، فيمكننا تحويلها إلى نوع من الأرقام وسيكون نموذج
‫التعلم الآلي الخاص بنا سعيدًا.
‫أربعة أعمدة تسمية في Def Temp.
‫سأقوم الآن بالمرور في 1/1 ثم سنعود إلى الماضي بعد ذلك لأنك ربما تبحث
‫في هذا الأمر ، لا أعرف ما هي عناصر DF temp ، لكن ربما تريد تجربتها.
‫ربما تريد إيقاف مقطع فيديو مؤقتًا وتجربته وتشرحه لي ، وليس الكتابة.
‫وإذا لم يكن كذلك ، فلا بأس بذلك.
‫سوف نمر به الآن D مرة.
‫كل ما نقوم به هو نسخ شيء كهذا لأننا نحاول إيجاد كل
‫الأعمدة بالسلاسل وسنمرر هذا.
‫أو في الواقع هذا هو المزيد من المحتوى.
‫هذا ما تقوله الوثائق.
‫وسنقوم بتمرير المحتوى هنا.
‫لذلك هذا منطقي.
‫أنت لا تعرف ما الذي تفعله عناصر DF إلا إذا قمت بفحصها ، لكننا سنذهب لمحتوى التسمية
‫ثم سنتحقق مما إذا كان المحتوى عبارة عن نوع بيانات سلسلة.
‫نعم.
‫ثم سنقوم بطباعة الملصق.
‫الآن ، قد تكون قادرًا على تخمين ما يفعله هذا ، ولكن إذا لم يكن كذلك ، فلا بأس بذلك.
‫سنرى ماذا يفعل على أي حال.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود وقد وصلنا إلى هنا.
‫هذه هي جميع الأعمدة التي تمثل أنواع بيانات سلسلة.
‫هل هذا منطقي؟
‫إذا كنت تتساءل ما هي عناصر DF temp؟
‫إنه يتعامل مع إطار البيانات لدينا مثل القاموس ، وهو نوع من ما هو عليه ، أليس كذلك؟
‫إنه قاموس المفاتيح والقيم.
‫تمام.
‫مفاتيح أسماء الأعمدة والقيم هي ما تراه في العمود.
‫لذلك دعونا نعطي مثالا قليلا.
‫إذا كنت تتساءل ما هي العناصر الافتراضية.
‫يفعل.
‫هنا مثال.
‫لذلك سنقوم بإنشاء قاموس ديكت عشوائي يساوي لنكن مبدعًا مفتاح واحد يساوي مرحبًا واثنين يساوي.
‫حسنًا ، ربما يمكنك أن تكون أكثر إبداعًا مني ، لكننا سنذهب للحصول على القيمة الرئيسية
‫في عناصر ديك عشوائية.
‫انظر كيف حصلنا على العناصر فقط.
‫نفس الشيء مع هنا.
‫العناصر النقطية.
‫سوف نذهب.
‫نريد الطباعة إذا كان هذا مفتاحًا ، ثم نمرره.
‫وبعد ذلك سنذهب أيضًا.
‫إذا كانت هذه قيمة.
‫قيمة.
‫رائع.
‫لذلك إذا كنت تستخدم قواميس Python من قبل ، فقد تتمكن من معرفة ما سيحدث هنا.
‫ماذا لدينا هنا؟
‫حسنا أرى ذلك.
‫لقد طبع مرتين.
‫لا بأس.
‫يمكننا نوعًا ما الحصول على ما يحدث هناك.
‫لذا فإن ما يحدث هنا هو المحتوى المصنف بشكل أساسي هو تسميات أسماء الأعمدة والمحتوى
‫هو محتوى العمود.
‫إذن هذا ما يفعله هذا.
‫هذه هي حلقة for الصغيرة الرائعة التي تخبرنا بجميع الأعمدة التي تحتوي على نوع بيانات السلسلة.
‫رائع.
‫والآن بعد أن عرفنا ذلك ، ماذا يمكننا أن نفعل؟
‫همم.
‫حسنًا ، إذا أردنا قراءة الوظائف ذات الصلة بأنواع بيانات الباندا.
‫حسنًا ، لن نفعل ذلك.
‫لكنها في مكان ما هنا أو في مكان ما هناك.
‫أو يمكنك أيضًا البحث عن كيفية تغيير نوع بيانات عمود الباندا.
‫أحد الأشياء التي قد تتعثر بها هو تحويل السلاسل إلى فئات بدلاً من التحدث عنها.
‫دانيال ، تعال.
‫دعونا فقط.
‫دعونا فقط نبرمجها.
‫دعونا نرى ذلك يحدث.
‫حسنًا ، حسنًا ، حسنًا ، لنفعل ذلك.
‫لذلك سيؤدي هذا إلى تحويل جميع قيم السلسلة إلى قيم فئة.
‫وأنت تتساءل ، لماذا نفعل هذا؟
‫حسنًا ، سيكون له معنى كبير في ثانية.
‫لذلك بالنسبة للتسمية ، سنقوم فقط بإحضار نفس الحلقة for التي كتبناها قبل عناصر DF المؤقتة.
‫وسنذهب إذا كان التبول على واجهة برمجة التطبيقات (API) ، فهذا نوع طويل نوعًا ما هو نوع السلسلة D وهو عبارة عن فم ممتلئ ، لذا فهو
‫في الأساس محتوى السلسلة.
‫إذا كان هذا صحيحًا ، فنحن نريد تحديد درجة الحرارة.
‫نريد تغيير هذا العمود.
‫انظر هنا اسم العمود.
‫لذلك نريد الوصول إلى اسم العمود هذا.
‫نريد أن نجعلها مساوية للمحتوى.
‫لذا اكتب احتفظ باسم العمود ولكن قم بتغيير المحتوى إلى فئة النوع.
‫أحتاج إلى تهجئة هذا بشكل صحيح.
‫القط المنقط.
‫حسب الطلب.
‫يا إلهي.
‫ماذا يحصل هنا؟
‫حسنًا ، دعنا نلقي نظرة.
‫ماذا سيحدث؟
‫همم.
‫قد يستغرق هذا بعض الوقت لأنه يتعين علينا المرور عبر الكثير من الأعمدة ، لكننا سنقوم
‫بالتحميل المسبق لخلية المشتري التالية ، أليس كذلك؟
‫لأننا نضخ من خلال معلومات نقطة DF المؤقتة الجميلة هذه.
‫الق نظرة هنا.
‫ما الذي يجري؟
‫ماذا تغيرنا؟
‫سأعطيكم تلميحًا عن شيء ما هنا.
‫حسنًا ، هذا هو.
‫إذن الآن هذه كانت أشياء ، حسنًا؟
‫اعتادوا أن يكونوا سلاسل.
‫الآن قمنا بتغييرها إلى فئات.
‫همم.
‫حسنًا ، هذا مثير للاهتمام.
‫ماذا يعني هذا؟
‫نحن سوف.
‫اها.
‫هذا هو المكان الذي يمكننا فيه إلقاء نظرة.
‫تذكر أننا نحاول التأكد من أن جميع إطارات البيانات لدينا رقمية حتى لا نتمكن من تمرير السلاسل إلى نموذج التعلم
‫الآلي.
‫إذن هذا ما نعمل على تحقيقه ، درجة حرارة DF.
‫دعنا نتحقق من أي واحد قمنا بفحصه من قبل؟
‫هل كانت الدولة؟
‫جميلة.
‫دعنا نتحقق من ذلك.
‫حتى مواطنه درجة الحرارة نقطة الدولة وليس فئات القط.
‫رائع.
‫هناك وايومنغ القديمة المؤمنة.
‫صرخ في وايومنغ وكل ولاية أخرى ، أينما كنت وفي كل دولة أخرى ، لأكون صادقًا ، لأن هذا موجود
‫على الإنترنت.
‫حسنا.
‫لذلك لدينا فئات هنا.
‫وما سيفعله هذا هو أن نتذكر عندما قمنا بحساب قيمة الحالة.
‫تذكر عندما فعلنا هذا؟
‫لذا إذا كنا سنمر بكل هذه الأشياء لأننا نتذكر كيف فعلنا هنا ، فهناك عدد قليل من الأشياء التي غطيناها
‫للتو هنا.
‫ثم ستأتي وتشرح لهم كوسائل مرتبة.
‫يتم ترتيب هذه الآن.
‫انظر كيف أبجديا.
‫ايي ايي.
‫نعم ، آه ، آه.
‫نرى؟
‫يكون كل الحق.
‫ولا يوجد.
‫لم يتم ترتيبها هنا بينما يتم ترتيبها حسب قيمها التهم.
‫لكن ما فعله هذا هو أنه حوّلها من سلاسل إلى فئات.
‫لذلك سيتم تخصيص هذا عندما أطلقنا عليه هذا.
‫سيتم تعيين قيمة عددية لكل فئة.
‫الآن بالنظر إلى هذا ، فإنه لا معنى له حقًا ، أليس كذلك؟
‫لأن هذه لا تزال تشبه الأوتار.
‫ومع ذلك ، يتعامل الباندا تحت الغطاء مع هذه الأرقام على أنها أرقام.
‫لذلك قد تكون ولاية ألاباما واحدة ، وقد تكون ألاسكا واحدة ، وقد تكون ولاية أريزونا ثلاثة.
‫ويمكننا التحقق من ذلك من خلال الانتقال إلى فئة def temp ، و dot state dot cat 4.
‫لذلك نحن نصل إلى القطة.
‫تذكر كيف نصل إلى التاريخ والوقت باستخدام التاريخ؟
‫حسنًا ، نحن الآن نصل إلى رموز باركود للفئات.
‫حسنًا ، لدينا الآن طريقة يمكن من خلالها الوصول إلى إطار البيانات الخاص بنا.
‫على الأقل جميع قيم السلسلة صحيحة.
‫تم تحويلها الآن إلى فئات لأننا نرى هنا أننا نمرر عبر إطار البيانات لدينا واكتشفنا ما
‫إذا كانت سلسلة أم لا.
‫وقمنا بتغيير نوع بياناتهم إلى فئات وقمنا بترتيبها.
‫الآن لدينا كل هذه الفئات هنا ولدينا طريقة للوصول إلى قيمتها الرقمية.
‫من؟
‫ليس هذا.
‫مرحبًا ، أنا أفرك يدي معًا.
‫قد لا تتمكن من سماع ذلك لأنني متحمس حقًا.
‫ولكن على الرغم من أن لدينا طريقة للوصول إلى بياناتنا على أنها رقمية ، فلا يزال لدينا مجموعة كاملة من القيم المفقودة.
‫لذلك دعونا نكتب هذا.
‫دعونا نقدم بعض الشكر.
‫لذا ، بفضل الباندا.
‫فئات.
‫لدينا الآن طريقة للوصول إلى جميع بياناتنا في شكل أرقام.
‫جميلة.
‫لكن لا يزال لدينا مجموعة من البيانات المفقودة.
‫دعونا نلقي نظرة على هذا الشيك.
‫بيانات مفقودة.
‫إذن لدينا نقطة DF المؤقتة هي الآن.
‫حصلت على بعض.
‫الآن دعنا نحصل على بعض النسب هنا.
‫الصحيح.
‫لذلك دعونا نقسمها على طول إطار البيانات.
‫إذن لدينا تسع قيم مذهلة في هذه الأعمدة هنا لأن هذه كلها أصفار ثم لدينا.
‫حسنًا ، لا يوجد الكثير مفقود هناك ، لكن نطاق الاستخدام يحتوي على 80٪ من البيانات المفقودة.
‫85٪ بيانات مفقودة ، 81٪ بيانات مفقودة ، 52٪.
‫لذلك كل 93 يا إلهي ، ربما شيء ما يحدث هناك.
‫ربما يتعين علينا ذلك.
‫إذا كانت هذه مجموعة بيانات في البرية كنا نعمل عليها مع العميل ، فربما نطلب منهم ذلك.
‫ولكن نظرًا لأنه من Kaggle ، فمن المحتمل أن يكون الوصول إلى خبير في الموضوع صعبًا جدًا على مجموعة البيانات هذه.
‫هذه بعض الأشياء التي قد نستكشفها أكثر قليلاً ، لكننا في مهمتنا لبناء نموذج للتعلم الآلي.
‫إذن ما علينا فعله بعد ذلك هو ملء هذه القيم الناقصة.
‫ولكن قبل القيام بذلك ، نظرًا لأننا أجرينا بعض التغييرات على درجة حرارة DF الخاصة بنا ، فسنحفظها في ملف CSV جديد حتى نتمكن من
‫ذلك.
‫إذا كنا سنبدأ للتو هذا الكمبيوتر الدفتري من Fresh ، فيمكننا فقط استيراد إطار البيانات الذي تم التلاعب به والبدء
‫من حيث نحن الآن بالضبط.
‫لذا احفظ بيانات ما قبل العملية.
‫ونذهب لتصدير إطار البيانات المؤقت الحالي ، لذلك سننتقل إلى درجة حرارة مختلفة إلى CSV ، وسنضعه مرة أخرى في مجلد البيانات.
‫حتى الكتاب الأزرق.
‫دليل للجرافات.
‫وسنسميها شيئًا بسيطًا مثل قطار مؤقت ، وليس CSB.
‫جميلة.
‫أريد فهرسة يساوي خطأ.
‫بخلاف ذلك ، سنأتي ببعض الأشياء المضحكة عندما نعيد استيرادها.
‫وبعد ذلك سنقوم بالاستيراد.
‫البيانات المعالجة مسبقًا.
‫والآن يمكنك القيام بذلك في أي مرحلة أنت فيها ، أليس كذلك؟
‫إذا قمت بإجراء بعض التغييرات على إطار البيانات المؤقت.
‫لقد قررت فقط أن أفعل ذلك الآن لأنه خطر ببالي.
‫يمكنك القيام بذلك مهما كانت المرحلة التي تكون فيها.
‫إذا قمت بتحديث بعض الأعمدة ، إذا قمت ببعض هندسة الميزات ، فيمكنك تصديرها وإعادة استيرادها
‫بهذه الطريقة.
‫إذا كنت ستعود في جلسة لاحقة ، فلن تضطر إلى إجراء هذه التغييرات مرة أخرى.
‫ليس عليك تشغيل الكمبيوتر الدفتري من الأعلى.
‫يمكنك فقط تشغيله من هنا.
‫أوه ، لا ، لقد كتبناه للتو في ملف.
‫دانيال ، هيا ، نريد قراءته الآن.
‫الصفحة الثامنة.
‫سأقول إنه جدا.
‫يجب أن يعمل هذا.
‫يجب عليهم إعادة استيراده.
‫ثم إذا أردنا تحديد درجة الحرارة ، يجب أن يكون لدينا نفس إطار البيانات الذي نعمل
‫به الآن.
‫رائع.
‫وهكذا ، مرة أخرى ، سنذكر أنفسنا أن لدينا الكثير من القيم المفقودة للتعامل معها.
‫جميلة.
‫لمجرد أننا نقوم بتصديره وإعادة استيراده للخارج ، فإن DataFrame لا يعني أنه تم التعامل مع القيم
‫المفقودة لدينا.
‫لذلك ربما هذا ما سنفعله.
‫حسنًا ، هذا ما سنفعله في الفيديو التالي بينما نعمل على تجهيز بياناتنا
‫لنموذج التعلم الآلي ، فلنبدأ في ملء بعض القيم المفقودة.