‫Nou, we boeken goede vooruitgang op dit gebied.
‫Er is een prijsregressieprobleem in de laatste video, we hebben geprobeerd een machine learning-model te bouwen.
‫We hebben geleerd dat we enkele gegevens hebben die niet in numerieke indelingen zijn.
‫Zie je, we hebben wat touwtjes.
‫En als we D. F. , alles waar we mee werken heeft me niet geholpen.
‫Kijk, dit zijn dingen die je gaat vergeten, die je gaat doormaken, die
‫je gaat verwarren om temp te doen.
‫Nog steeds hetzelfde probleem, toch?
‫Omdat we hier enkele waarden hebben, enkele kolommen die numeriek zijn en een hele reeks die dat niet zijn.
‫Dus wat kunnen we daaraan doen?
‫Nou ja, niet eens.
‫Daniël, wat ben je aan het doen?
‫Je werkt niet eens met je tijdelijke dataframe.
‫Oké, dit hoort allemaal bij het spel, toch?
‫Maak fouten en ga dan terug om ze te herstellen.
‫Dat hoort bij het zijn van een datawetenschapper, heel veel experimenteren, dus een manier
‫waarop we al onze stringgegevens of niet-numerieke gegevens in getallen kunnen omzetten, is door ze om te zetten in panda-categorieën.
‫Dat is.
‫O, wat betekent dat?
‫Zet strings dus om in categorieën.
‫Nu, zet het hier.
‫Een manier waarop we al onze gegevens in getallen kunnen omzetten, is door ze om te zetten in panda-categorieën.
‫Dus net als het datum-tijd-object dat we zagen toen we saudade importeerden, heeft PANDAS een ander gegevenstype
‫genaamd categorie.
‫Laten we eens kijken naar de Pandas types API.
‫O, daar gaan we.
‫Dit is waarschijnlijk iets beter.
‫We kunnen dit hier zien, supertaster API-types.
‫Waar kunnen we deze hulpprogramma's, gegevenstypen, gerelateerde functionaliteit bekijken, dus hier gaan we.
‫Laten we dit kopiëren, maar laten we het eerst voorlezen.
‫Wat is hier aan de hand?
‫Daytop Introspectie.
‫Dus overdag is Buhle Taib is categorisch type pendas D type zet invoer om in append is alleen D type
‫object Onomichi data type object.
‫Oké, dus we hebben hier behoorlijk wat opties.
‫Om verschillende gegevenstypen met panda's te bekijken, maar omdat we ons concentreren op het converteren van tekenreeksen naar categorieën, laten we eens
‫kijken hoe we dat doen.
‫Laten we hier een kleine link plaatsen.
‫We kunnen de verschillende gegevenstypen controleren die compatibel zijn met panda's.
‫Ja.
‫Onthoud dus dat veel van machine learning in feite het verkrijgen van wat gegevens is.
‫Wat we hier hebben en het vervolgens voorbereiden om te draaien met een bestaand machine learning-model dat we nu
‫hebben gekozen.
‫Machinaal leren wiskunde is hier.
‫Dus het gaat om wat input, zoals een hele hoop gegevens die we hier hebben, al dit soort dingen
‫hier en dan masseren of in wezen, ja, dat is een goed woord ervoor, het masseren op een manier
‫dat het werkt met een machine learning-model.
‫Zodat het machine learning-model de patronen kan vinden.
‫Iemand anders heeft dit model voor ons gebouwd en we gaan ze heel erg bedanken.
‫En dan gaat het de patronen vinden en ons wat resultaten geven, wat voorspelling, wat patronen,
‫wat labels, iets dergelijks.
‫En dan kunnen we evalueren hoe goed dat werkt, dat is wat we hier doen.
‫We manipuleren onze invoer om te werken met ons machine learning-model.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Laten we onszelf eraan herinneren dat Tamberg dat had.
‫Waar we mee werken, oké?
‫Ja, we hebben dit een paar keer gezien, dit is gewoon een andere manier om ernaar te kijken.
‫Altijd een goed idee om naar uw gegevens te kijken.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is proberen een van deze API-typen te gebruiken.
‫Dus wat kunnen we gebruiken?
‫Is hier een string van.
‫Daar gaan we.
‫API Type's is String Daytop, hoe gebruiken we deze string overdag, OK?
‫Laten we dit uitproberen, zodat betaaldag geen tijden van toepassing is, maar is string overdag, DF temp?
‫Gebruik verboden, gebruikerswaarschuwing is uit, waarom is onze gebruikswaarschuwing geen gebruikswaarschuwing?
‫Wie weet?
‫Ik blijf die fout maken, maar laten we eens kijken.
‫OK, dus het is een sterkte dat de kolom voor het gebruiksverbod een tekenreeks is.
‫Nu zouden we hetzelfde kunnen doen voor bijna elke andere kolom, maar waarom zouden we zoveel code doornemen
‫en schrijven?
‫Laten we een beetje voor lus bouwen.
‫Dat doet het voor ons.
‫Dus zoek de kolommen die strings bevatten, want als we weten welke kolommen strings bevatten, kunnen we ze omzetten in
‫een soort getal en ons machine learning-model zal blij zijn.
‫Dus voor labelkolommen in DF tien ga ik nu eerst deze doornemen en daarna zullen we terugkijken omdat je hier misschien
‫naar kijkt Ik weet niet wat tijdelijke items zijn, maar misschien wil je het
‫proberen uit.
‫Misschien wil je de video pauzeren en proberen en je legt het me keer op keer uit.
‫En zo niet, dan klopt dat.
‫We gaan er overdag doorheen.
‫Nu, alles wat we doen is gewoon iets als dit kopiëren omdat
‫we proberen alle kolommen met strings te vinden en we gaan dit doorgeven, dit is eigenlijk meer inhoud.
‫Dat is wat de documentatie zegt.
‫En we gaan hier inhoud doorgeven, dus dit is logisch, je weet niet wat de items, de poging op items doen, tenzij je het
‫hebt gecontroleerd, maar we gaan voor arbeidsinhoud en dan zullen we'
‫ga controleren of de inhoud een string-gegevenstype is.
‫Ja.
‫Dan gaan we het label printen.
‫Nu kun je misschien raden wat dit doet, maar zo niet, dan is dat goed.
‫We gaan kijken wat het doet, als je twijfelt, voer de code uit en we zijn hier.
‫OK, dit zijn dus alle kolommen die stringgegevenstypen zijn.
‫Slaat dat ergens op?
‫Als je je afvraagt wat tijdelijke items doen, zijn het dan eigenschappen?
‫Ons dataframe is als een woordenboek, en dat is het eigenlijk ook.
‫Het is een woordenboek van sleutels en waarden.
‫De sleutels zijn de kolomnamen en de waarden zijn wat u in de kolom ziet.
‫Dus laten we een klein voorbeeld geven.
‫Als je je afvraagt welke moeilijke items.
‫Heeft hij als voorbeeld, dus we zullen een willekeurig woordenboek maken.
‫Hij belt, laten we creatief zijn Kiwan, hij noemt hallo en Kaita, hij zegt, nou ja, misschien kun je een
‫beetje creatiever zijn dan ik, maar we gaan voor de belangrijkste waarde in willekeurige dollar-items.
‫Dus kijk hoe we hier allemaal hetzelfde hebben.
‫Artikelen.
‫We gaan, we willen Brent als dit in orde is, en dan geven we het terug en dan gaan we ook als dit
‫een waarde is.
‫Waarde geweldig.
‫Dus als je al eerder met Python-woordenboeken hebt gewerkt, kun je misschien zien wat hier gaat
‫gebeuren.
‫Nou, wat hebben we hier?
‫Oh, ik zie het, het is twee keer uitgeprint.
‫Dat klopt.
‫We kunnen een beetje begrijpen wat daar aan de hand is.
‫Dus in wezen is wat hier gebeurt voor smaad, de inhoud is in feite labels zijn de kolomnamen en de inhoud is
‫de inhoud van de kolom.
‫Dit is dus wat dit doet.
‫Dit is deze briljante kleine lus die ons alle kolommen vertelt die het gegevenstype string bevatten.
‫Prachtig.
‫Dus nu we dat weten, wat kunnen we doen?
‫Hm.
‫Welnu, als we onze panda's-gegevenstypen gerelateerde functionaliteit zouden lezen, gaan we dat niet doen.
‫Maar het is ergens hier of ergens daarbinnen.
‫Of u kunt ook opzoeken hoe u het gegevenstype van een PANDAS-kolom kunt wijzigen.
‫Een van de dingen waar je misschien tegenaan loopt, is het omzetten van strings in categorieën in plaats van erover te praten.
‫Kom op.
‫Laten we gewoon gaan, laten we het zien gebeuren.
‫Oke.
‫Laten we het doen.
‫Dit zal dus alle tekenreekswaarden in categoriewaarden veranderen.
‫En je vraagt je af waarom zouden we dit doen?
‫Nou, dat zal in een oogwenk heel logisch zijn.
‫Dus voor het label gaan we gewoon dezelfde volledige lus brengen die we voor D schreven. F. 10 artikelen.
‫En we gaan als de PD niet van toepassing is.
‫Dit is een vrij lange discussie over string, het type dat beledigend is, is in feite de inhoud van string.
‫Als dat waar is, willen we een temp.
‫We willen die kolom wijzigen.
‫Zie dus hier de kolomnamen.
‫Dus we willen toegang tot die kolomnaam.
‫We willen het gelijk stellen aan de inhoud.
‫Dus, rechts, behoud de kolomnaam, maar verander de inhoud in als typecategorie.
‫Ik moet dit goed spellen, Kat.
‫Zoals besteld.
‫Oh mijn god, wat gebeurt hier?
‫Nou, laten we eens kijken.
‫Wat gaat er gebeuren, hmm, dit kan even duren, want we moeten veel
‫kolommen doornemen, maar we gaan volgend jaar preloaden.
‫Maar het geeft niet, want we pompen door deze prachtige D. F. temp stip info.
‫Oh, ik kijk hier even.
‫Wat is er aan de hand?
‫Wat hebben we veranderd?
‫Ik zal je een hint geven over iets hier terwijl het dit is, dus nu waren dit objecten zoals het
‫vroeger strings waren.
‫Nu hebben we ze veranderd in categorieën.
‫Hm.
‫Nou, dat is interessant.
‫Wat betekent dit?
‫Nou, hier kunnen we eens kijken als lid.
‫We proberen ervoor te zorgen dat al ons dataframe numeriek is, zodat we geen strings kunnen doorgeven aan een machine learning-model.
‫Dus dit is waar we naar toe werken een uitzendkracht.
‫Laten we eens kijken welke we eerder hebben gecontroleerd?
‫Was het de staat?
‫Mooi.
‫Laten we eens kijken naar die Sadaf Temp-puntstatus.
‫Kijk naar categorieën, geweldig.
‫Oh, daar is het oude, trouwe Wyoming.
‫Shout out naar Wyoming en elke andere staat, waar je ook vandaan komt en elk ander land, om eerlijk te zijn, want
‫dit staat op internet.
‫Oke.
‫Dus we hebben hier categorieën.
‫En wat dit gaat doen, is onthouden wanneer we de staatwaardetellingen deden.
‫Weet je nog wanneer we dit deden?
‫Dus als we dit allemaal zouden doornemen, want onthoud hoe we het hier hebben gedaan en er zijn een
‫paar dingen, we hebben het net behandeld en kom op, leg ze uit als besteld betekent dat deze nu zijn besteld.
‫Zie hoe de alfabetische a a, a, a, c, b juistheid en a B.
‫Deze worden hier niet geordend terwijl ze zijn gerangschikt op hun waarderekeningen, maar in wezen wordt dit gedaan
‫door het van strings naar categorie te veranderen.
‫Dus dit gaat toewijzen wanneer we dit noemden.
‫Het gaat een numerieke waarde toewijzen aan elke categorie.
‫Dus nu ik hier naar kijk, is het niet echt logisch, toch?
‫Omdat deze er nog steeds uitzien als snaren.
‫Onder de motorkap verhandelen panda's deze echter als nummers.
‫Dus Alabama zou er één kunnen zijn, Alaska zou dat kunnen zijn, Arizona zou er drie kunnen zijn.
‫En dat kunnen we controleren door te gaan, heb je een staatspunt, categorie vier?
‫Dus we hebben toegang tot de kat.
‫Weet je nog hoe we toegang krijgen tot de datum en tijd met DETI?
‫Welnu, nu hebben we toegang tot de categorie DOT-codes zijn.
‫Oké, dus nu hebben we een manier om toegang te krijgen tot ons dataframe.
‫Tenminste alle tekenreekswaarden.
‫Rechts.
‫Zijn nu geconverteerd naar categorieën, want zie hier, we lopen door ons dataframe en we zijn erachter gekomen of ze een
‫string zijn of niet.
‫En we hebben hun gegevenstype twee categorieën gewijzigd en we hebben ze op volgorde gezet.
‫Dus nu hebben we al deze categorieën hier en we hebben een manier om toegang te krijgen tot de numerieke waarde.
‫Niet dat, hé, ik wrijf in mijn handen, ik ga hier weg omdat ik echt opgewonden ben.
‫Maar ook al hebben we een manier om toegang te krijgen tot onze gegevens, het is numeriek.
‫We hebben nog een heleboel ontbrekende waarden.
‫Laten we dit dus opschrijven.
‫Laten we even bedanken.
‫Dus dankzij Pendas.
‫categorieën.
‫We hebben nu een manier om toegang te krijgen tot al onze gegevens in de vorm van getallen.
‫Mooi.
‫Maar we hebben nog een heleboel ontbrekende gegevens.
‫Laten we die cheque eens bekijken.
‫Ontbrekende gegevens.
‫Dus we hebben Dhaif Tambe punt is nu punt wat.
‫Laten we hier wat verhoudingen bekijken.
‫Rechts.
‫Dus laten we het delen door de lengte, het dataframe.
‫Dus we hebben geen ontbrekende waarden in deze kolommen hier omdat dit allemaal nullen zijn en
‫dan hebben we OK, dus er ontbreekt daar niet veel, maar de gebruiksband heeft 80 procent ontbrekende gegevens, 85 procent ontbrekende
‫gegevens, 81 procent.
‫Ontbrekende gegevens, 52 procent.
‫Dus o.
‫Drieënnegentig.
‫Mijn God.
‫Misschien is daar iets aan de hand.
‫We zouden waarschijnlijk moeten als dit een dataset was in de muur waar we aan werkten met een klant, misschien zouden we het
‫hen vragen.
‫Maar aangezien het van Kagle is, is toegang tot een materiedeskundige waarschijnlijk vrij moeilijk voor deze dataset.
‫Dit zijn dus enkele dingen die we misschien wat meer onderzoeken, maar we zijn op onze missie om een machine learning-model te
‫bouwen.
‫Dus terwijl we het volgende moeten doen, is het invullen van deze ontbrekende waarden.
‫Maar voordat we dat doen, aangezien we enkele wijzigingen hebben aangebracht in onze D. F. temp, slaan we het op in een nieuwe CSV.
‫Dus als we deze notebook gewoon opnieuw zouden beginnen, kunnen we gewoon ons gemanipuleerde dataframe importeren en
‫precies beginnen waar we nu zijn.
‫Bewaar dus voorbewerkte gegevens.
‫En ga het huidige tijdelijke gegevensframe exporteren, dus we gaan D. F. in de verleiding om te zeggen, ja, we zullen het terug
‫in de gegevensmap plaatsen.
‫Blauwboek dus.
‫Bluebook voor bulldozes, en we gaan het gewoon iets simpels noemen, zoals proberen niet te zien
‫is erg mooi.
‫We willen de valse adelaars indexeren.
‫Anders komen we met grappige dingen als we het rahimpouren en dan gaan we importeren.
‫Voorverwerkte gegevens, en nu zou je dit kunnen doen voor welk stadium je ook bent, toch?
‫Als je wat wijzigingen hebt aangebracht in het tijdelijke gegevensframe, heb ik besloten om het nu te doen omdat het in
‫me opkwam.
‫Je kunt het doen in welk stadium je ook bent.
‫Als je enkele kolommen hebt bijgewerkt, als je wat feature-engineering hebt gedaan, kun je het exporteren en op die manier
‫opnieuw importeren.
‫Als je op een latere sessie terugkomt, hoef je die wijzigingen niet opnieuw aan te brengen.
‫U hoeft uw notebook niet van bovenaf te bedienen.
‫Je zou het vanaf hier gewoon kunnen uitvoeren, wat staat geschreven.
‫Het is overgegaan en je komt op.
‫We willen het nu lezen.
‫Betaal om CSB te lezen.
‫Dit zou moeten werken, ze zouden het moeten rapporteren, en als we dan naar VDT temp, puntkop gingen, zouden we exact
‫hetzelfde dataframe moeten hebben waarmee we nu werken.
‫Prachtig.
‫En dus, nogmaals, we zullen onszelf eraan herinneren dat we veel ontbrekende waarden hebben om mee om te gaan.
‫Mooi, alleen omdat we ons diafragma exporteren en opnieuw importeren, betekent niet dat onze ontbrekende waarden
‫zijn afgehandeld.
‫Dus dat is waarschijnlijk wat we gaan doen, terwijl het is wat we gaan doen in
‫de volgende video terwijl we werken aan het gereedmaken van onze gegevens voor een machine learning-model, laten we beginnen met het invullen van enkele
‫ontbrekende waarden.