‫Nun, wir machen gute Fortschritte.
‫Im letzten Video gibt es ein Preisregressionsproblem. Wir haben versucht, ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen.
‫Wir haben erfahren, dass wir einige Daten haben, die nicht in numerischen Formaten vorliegen.
‫Sehen Sie hier, wir haben ein paar Saiten.
‫Und wenn wir D überprüfen. F. , alles, mit dem wir arbeiten, hat mir nicht geholfen.
‫Sehen Sie, das sind Dinge, die Sie vergessen werden, die Sie durchmachen werden,
‫die Sie vermischen werden, um Temp zu machen.
‫Immer noch das gleiche Problem, oder?
‫Weil wir hier einige Werte haben, einige Spalten, die numerisch sind und eine ganze Reihe, die es nicht sind.
‫Was können wir also tun?
‫Nun, nicht einmal.
‫Daniel, was machst du?
‫Sie arbeiten nicht einmal mit Ihrem temporären Datenrahmen.
‫Okay, das ist alles Teil des Spiels, oder?
‫Mach Fehler und gehe dann zurück und behebe sie.
‫Das gehört dazu, ein Data Scientist zu sein, haufenweise Experimente. Eine
‫Möglichkeit, alle unsere String-Daten oder nicht numerischen Daten in Zahlen umzuwandeln, besteht darin, sie in Pandas-Kategorien umzuwandeln.
‫Das ist.
‫Ach, was heißt das?
‫Konvertieren Sie also Strings in Kategorien.
‫Jetzt stell es hier.
‫Eine Möglichkeit, alle unsere Daten in Zahlen umzuwandeln, besteht darin, sie in Pandas-Kategorien umzuwandeln.
‫Genau wie das Datum/Uhrzeit-Objekt, das wir beim Importieren von Saudade gesehen haben, hat PANDAS einen anderen Datentyp
‫namens Kategorie.
‫Werfen wir einen Blick auf die Pandas-Typen-API.
‫Ach, los geht's.
‫Das ist wohl etwas besser.
‫Wir können dies hier sehen, Supertaster-API-Typen.
‫Wo können wir uns diese Dienstprogrammfunktionen, Datentypen und verwandte Funktionen ansehen, also los geht's.
‫Lassen Sie uns das kopieren, aber lesen wir es zuerst einfach vor.
‫Was ist hier los?
‫Daytop-Introspektion.
‫Der Tag ist also Buhle Taib ist kategorialer Typ pendas D-Typ Convert input in append ist
‫nur D-Typ-Objekt Onomichi-Datentyp-Objekt.
‫Okay, wir haben hier einige Möglichkeiten.
‫Um einen Blick auf verschiedene Datentypen mit Pandas zu werfen, aber da wir uns auf die Konvertierung von Strings in Kategorien konzentrieren, sehen wir uns
‫an, wie wir das tun.
‫Lass uns hier einen kleinen Link setzen.
‫Wir können die verschiedenen Datentypen überprüfen, die mit Pandas kompatibel sind.
‫Ja.
‫Denken Sie also daran, dass beim maschinellen Lernen im Wesentlichen einige Daten abgerufen werden.
‫Was wir hier bekommen haben und es dann für die Ausführung mit einem bestehenden Machine-Learning-Modell vorbereiten, das wir jetzt
‫ausgewählt haben.
‫Machine Learning Mathe ist hier drin.
‫Es geht also darum, ein paar Inputs zu bekommen, wie eine ganze Menge Daten, die wir hier haben, all diese
‫Dinge hier und dann massieren sie oder im Wesentlichen, ja, das ist ein gutes Wort dafür, sie so zu massieren,
‫dass es funktioniert mit einem maschinellen Lernmodell.
‫Damit das Modell des maschinellen Lernens die Muster finden kann.
‫Jemand anderes hat dieses Modell für uns gebaut und wir werden ihm vielmals danken.
‫Und dann wird es die Muster finden und uns einige Ausgaben geben, einige Vorhersagen, einige Muster,
‫einige Labels, so ähnlich.
‫Und dann können wir beurteilen, wie gut das funktioniert, was wir hier machen.
‫Wir manipulieren unsere Eingaben, um mit unserem Modell für maschinelles Lernen zu arbeiten.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Erinnern wir uns daran, dass Tamberg hatte.
‫Womit wir arbeiten, okay?
‫Ja, wir haben das schon einige Male gesehen, dies ist nur eine andere Sichtweise.
‫Es ist immer eine gute Idee, sich Ihre Daten anzusehen.
‫Wir könnten also versuchen, einen dieser API-Typen zu verwenden.
‫Was können wir also verwenden?
‫Gibt es hier eine Zeichenfolge.
‫Auf geht's.
‫API-Typ ist String Daytop, wie verwenden wir diesen String tagsüber, OK?
‫Lassen Sie uns das ausprobieren, damit Zahltag keine Zeiten anwendet, aber ist String-Tag, DF-Temp?
‫Nutzung verboten, Benutzerwarnung ist raus, warum ist unsere Nutzungswarnung keine Nutzungswarnung.
‫Wer weiß?
‫Ich werde diesen Fehler weiterhin machen, aber lass uns das überprüfen.
‫OK, es ist also eine Stärke, dass die Spalte für das Nutzungsverbot eine Zeichenfolge ist.
‫Nun könnten wir für fast jede andere Spalte dasselbe tun, aber warum sollten wir so viel Code durchgehen
‫und schreiben?
‫Lassen Sie uns eine kleine for-Schleife bauen.
‫Das macht es für uns.
‫Finden Sie also die Spalten, die Strings enthalten, denn wenn wir wissen, welche Spalten Strings enthalten, können wir sie in eine Art
‫Zahl umwandeln und unser Modell für maschinelles Lernen wird zufrieden sein.
‫Also für Label-Spalten in DF 10 werde ich jetzt zuerst diese durchgehen und dann eine Retrospektive machen, weil Sie sich das
‫vielleicht ansehen werden. Ich weiß nicht, was temporäre Elemente sind, aber vielleicht möchten Sie es
‫versuchen aus.
‫Vielleicht möchtest Du das Video pausieren und ausprobieren und Du erklärst es mir mal.
‫Und wenn nicht, ist das richtig.
‫Wir werden es tagsüber durchgehen.
‫Alles, was wir tun, ist, einfach so etwas zu kopieren, weil
‫wir versuchen, alle Spalten mit Strings zu finden, und dies übergeben werden, da dies tatsächlich mehr Inhalt ist.
‫So steht es in der Dokumentation.
‫Und wir werden hier Inhalte weitergeben, also ist dies sinnvoll, Sie wissen nicht, was die Artikel bewirken, der Versuch der Artikel, es sei denn, Sie haben
‫es überprüft, aber wir werden uns für den Arbeitsinhalt entscheiden und dann '
‫Wir prüfen, ob der Inhalt ein String-Datentyp ist.
‫Jawohl.
‫Dann drucken wir das Etikett.
‫Jetzt können Sie vielleicht erraten, was dies bewirkt, aber wenn nicht, ist das in Ordnung.
‫Wir werden sehen, was trotzdem funktioniert, wenn Sie Zweifel haben, führen Sie den Code aus und wir sind hier.
‫OK, das sind also alle Spalten, die String-Datentypen sind.
‫Ist das sinnvoll?
‫Wenn Sie sich fragen, was temporäre Gegenstände bedeuten, ist das eine Eigenschaft?
‫Unser Datenrahmen ist wie ein Wörterbuch, was es ist.
‫Es ist ein Wörterbuch von Schlüsseln und Werten.
‫Die Schlüssel sind die Spaltennamen und die Werte sind das, was Sie in der Spalte sehen.
‫Geben wir also ein kleines Beispiel.
‫Wenn Sie sich fragen, welche schwierigen Gegenstände.
‫Hat er als Beispiel, so erstellen wir ein zufälliges Diktat-Wörterbuch.
‫Er ruft an, lass uns kreativ sein Kiwan er ruft hallo und Kaita, er sagt, na ja, vielleicht kannst du ein
‫bisschen kreativer sein als ich, aber wir werden nach dem Schlüsselwert in zufälligen Dollar-Gegenständen suchen.
‫Sehen Sie also, wie wir hier oben alle Elemente gleich haben.
‫Produkte.
‫Wir werden gehen, wir wollen Brent, wenn das in Ordnung ist, und dann geben wir es zurück und dann gehen wir auch, wenn dies
‫ein Wert ist.
‫Wert wunderbar.
‫Wenn Sie also schon einmal mit Python-Wörterbüchern gearbeitet haben, können Sie vielleicht sagen, was hier passieren
‫wird.
‫Nun, was haben wir hier?
‫Oh, ich sehe, es ist zweimal ausgedruckt.
‫Korrekt.
‫Wir können irgendwie mitbekommen, was dort vor sich geht.
‫Was hier also im Wesentlichen passiert, ist Verleumdung, der Inhalt ist im Grunde genommen Labels sind die Spaltennamen und der Inhalt
‫ist der Inhalt der Spalte.
‫Das ist es also.
‫Dies ist diese brillante kleine Schleife, die uns alle Spalten mitteilt, die den String-Datentyp enthalten.
‫Wunderbar.
‫Nun, da wir das wissen, was können wir tun?
‫Hmm.
‫Nun, wenn wir unsere Pandas-Datentypen-bezogenen Funktionen durchlesen würden, würden wir das nicht tun.
‫Aber es ist irgendwo hier oder irgendwo da drin.
‫Oder Sie können auch nachschlagen, wie Sie den Datentyp einer PANDAS-Spalte ändern können.
‫Eines der Dinge, über die Sie möglicherweise stolpern, ist das Konvertieren von Strings in Kategorien, anstatt darüber zu sprechen.
‫Komm schon.
‫Lass uns einfach gehen, um zu sehen, wie es passiert.
‫Gut.
‫Lass es uns tun.
‫Dadurch werden alle Zeichenfolgenwerte in Kategoriewerte umgewandelt.
‫Und Sie fragen sich, warum wir das tun sollten?
‫Nun, das wird in einer Sekunde sehr viel Sinn machen.
‫Also für das Label werden wir einfach den gleichen vollständigen Loop mitbringen, den wir vor D geschrieben haben. F. 10 Artikel.
‫Und wir werden gehen, wenn die PD nicht zutrifft.
‫Dies ist eine ziemlich lange Diskussion über String Der Typ, der beleidigend ist, ist im Grunde der Inhalt von String.
‫Wenn wahr, wollen wir eine Temp.
‫Wir möchten diese Spalte ändern.
‫Sehen Sie sich hier die Spaltennamen an.
‫Wir wollen also auf diesen Spaltennamen zugreifen.
‫Wir wollen es dem Inhalt gleichsetzen.
‫Behalten Sie also den Spaltennamen bei, ändern Sie den Inhalt jedoch in eine Typkategorie.
‫Ich muss das richtig buchstabieren, Kat.
‫Wie bestellt.
‫Meine Güte, was passiert hier?
‫Nun, lass uns einen Blick darauf werfen.
‫Was passieren wird, hmm, das kann eine Weile dauern, weil wir viele Kolumnen
‫durchgehen müssen, aber wir werden nächstes Jahr vorladen.
‫Aber es ist in Ordnung, denn wir pumpen durch dieses schöne D. F. temp punkt info.
‫Oh, ich schau mal hier.
‫Was ist los?
‫Was haben wir verändert?
‫Ich werde Ihnen hier einen Hinweis auf etwas geben, während es dies ist, also waren dies jetzt Objekte, wie sie
‫früher Schnüre waren.
‫Jetzt haben wir sie in Kategorien umgewandelt.
‫Hmm.
‫Nun, das ist interessant.
‫Was bedeutet das?
‫Nun, hier können wir ein Look-Mitglied haben.
‫Wir versuchen sicherzustellen, dass unser gesamter Datenrahmen numerisch ist, damit wir keine Zeichenfolgen an ein Modell für maschinelles Lernen übergeben können.
‫Das ist es, was wir auf eine Zeitarbeitskraft hinarbeiten.
‫Schauen wir uns an, welchen wir vorher überprüft haben?
‫War es der Staat?
‫Wunderschönen.
‫Lassen Sie uns den Punktzustand Sadaf Temp überprüfen.
‫Schauen Sie sich Kategorien an, wunderbar.
‫Oh, da ist das alte treue Wyoming.
‫Rufen Sie Wyoming und jeden anderen Staat, wo immer Sie herkommen, und jedes andere Land, um ehrlich zu sein, denn
‫dies steht im Internet.
‫Gut.
‫Wir haben hier also Kategorien.
‫Und was dies tun wird, ist, sich daran zu erinnern, wann wir die Zustandswertzählungen durchgeführt haben.
‫Erinnerst du dich, als wir das gemacht haben?
‫Wenn wir also all dies durchgehen würden, denn denken Sie daran, wie wir hier oben vorgegangen sind und es
‫gibt ein paar Dinge, die wir gerade behandelt haben und Sie kommen, erklären Sie, wie bestellt bedeutet, dass dies jetzt bestellt ist.
‫Sehen Sie, wie die Buchstaben a a, a, a, c, b richtig sind und a B.
‫Diese werden hier nicht geordnet, während sie nach ihren Wertkonten geordnet sind, aber im Wesentlichen
‫wird dies von Zeichenfolgen in Kategorien umgewandelt.
‫Dies wird also zugewiesen, wenn wir dies aufgerufen haben.
‫Es wird jeder Kategorie einen numerischen Wert zuweisen.
‫Wenn man sich das jetzt anschaut, macht es nicht wirklich Sinn, oder?
‫Denn diese sehen immer noch aus wie Saiten.
‫Unter der Haube handelt Pandas diese jedoch als Zahlen.
‫Alabama könnte also eins sein, Alaska könnte es sein, Arizona könnte drei sein.
‫Und wir können das überprüfen, indem wir gehen, haben Sie Zustandspunkt, Kategorie vier?
‫Also greifen wir auf die Katze zu.
‫Erinnern Sie sich, wie wir mit DETI auf die Datumszeit zugreifen?
‫Nun, jetzt greifen wir auf die Kategorie DOT-Codes zu.
‫Okay, jetzt haben wir eine Möglichkeit, auf unseren Datenrahmen zuzugreifen.
‫Zumindest alle Stringwerte.
‫Rechts.
‫Wurden jetzt in Kategorien umgewandelt, weil wir hier unseren Datenrahmen durchlaufen und herausgefunden haben, ob es sich um eine
‫Zeichenfolge handelt oder nicht.
‫Und wir haben ihre Datentyp zwei Kategorien geändert und ihnen eine Reihenfolge gegeben.
‫Jetzt haben wir alle diese Kategorien hier und haben eine Möglichkeit, auf den numerischen Wert zuzugreifen.
‫Nicht das, hey, ich reibe mir die Hände, ich werde hier raus, weil ich wirklich aufgeregt bin.
‫Aber obwohl wir eine Möglichkeit haben, auf unsere Daten zuzugreifen, ist sie numerisch.
‫Wir haben noch eine ganze Reihe von fehlenden Werten.
‫Also lass uns das aufschreiben.
‫Lassen Sie uns etwas danken.
‫Danke also an Pendas.
‫Kategorien.
‫Wir haben jetzt eine Möglichkeit, auf alle unsere Daten in Form von Zahlen zuzugreifen.
‫Wunderschönen.
‫Aber wir haben immer noch eine Menge fehlender Daten.
‫Schauen wir uns diesen Scheck an.
‫Fehlende Daten.
‫Wir haben also Dhaif Tambe Punkt ist jetzt Punkt einige.
‫Nun, lassen Sie uns hier einige Verhältnisse erhalten.
‫Rechts.
‫Teilen wir es also durch die Länge, den Datenrahmen.
‫Wir haben hier also keine fehlenden Werte in diesen Spalten, weil dies alle Nullen sind und
‫dann haben wir OK, also fehlt dort nicht viel, aber das Nutzungsband hat 80 Prozent fehlende Daten, 85 Prozent fehlende
‫Daten, 81 Prozent.
‫Fehlende Daten, 52 Prozent.
‫Also ach.
‫Dreiundneunzig.
‫Meine Güte.
‫Vielleicht ist da was los.
‫Wenn dies ein Datensatz in der Wand wäre, an dem wir mit einem Kunden arbeiteten, würden wir wahrscheinlich müssen, vielleicht würden wir
‫ihn fragen.
‫Da es jedoch von Kagle stammt, ist es bei diesem Datensatz wahrscheinlich ziemlich schwierig, auf einen Fachexperten zuzugreifen.
‫Dies sind einige Dinge, die wir vielleicht noch etwas genauer untersuchen werden, aber wir sind auf unserer Mission, ein Modell für maschinelles Lernen
‫zu entwickeln.
‫Als nächstes müssen wir also diese fehlenden Werte füllen.
‫Aber bevor wir das tun, da wir einige Änderungen an unserem D. F. temp, wir speichern es in einer neuen CSV-Datei.
‫Wir können also, wenn wir dieses Notebook einfach neu starten, einfach unseren manipulierten Datenrahmen importieren und genau
‫dort beginnen, wo wir jetzt sind.
‫Speichern Sie also vorverarbeitete Daten.
‫Und exportieren Sie den aktuellen temporären Datenrahmen, also gehen wir zu D. F. versucht zu sagen, ja, wir werden es zurück in
‫den Datenordner legen.
‫Also Bluebook.
‫Bluebook für Bulldozes, und wir werden es einfach so nennen, wie zu versuchen, nicht zu sehen,
‫ist sehr schön.
‫Wir wollen die False der Adler indizieren.
‫Andernfalls werden wir uns beim Rahimpouring einige lustige Dinge einfallen lassen und dann importieren.
‫Vorverarbeitete Daten, und jetzt können Sie dies für jede Phase tun, in der Sie sich befinden, oder?
‫Wenn Sie einige Änderungen am temporären Datenrahmen vorgenommen haben, habe ich mich dazu entschlossen, dies jetzt zu tun, weil es mir in den
‫Sinn kam.
‫Sie können es in jeder Phase tun, in der Sie sich befinden.
‫Wenn Sie einige Spalten aktualisiert oder Feature-Engineering durchgeführt haben, können Sie sie exportieren und auf diese Weise
‫erneut importieren.
‫Wenn Sie zu einer späteren Sitzung zurückkehren, müssen Sie diese Änderungen nicht erneut vornehmen.
‫Sie müssen Ihr Notebook nicht von oben ausführen.
‫Sie könnten es von hier an einfach ausführen, was geschrieben steht.
‫Es hat sich verteilt und du kommst weiter.
‫Wir wollen es jetzt lesen.
‫Zahlen Sie, um CSB zu lesen.
‫Das sollte funktionieren, sie sollten es melden, und wenn wir dann VDT temp, Punktkopf gewählt haben, sollten wir genau den
‫gleichen Datenrahmen haben, mit dem wir jetzt arbeiten.
‫Wunderbar.
‫Und so erinnern wir uns noch einmal daran, dass wir mit vielen fehlenden Werten fertig werden müssen.
‫Schön, nur weil wir unser Diaphragma exportiert und wieder importiert haben, bedeutet das nicht, dass unsere fehlenden Werte
‫behandelt wurden.
‫Dies werden wir wahrscheinlich tun, während wir im nächsten Video
‫daran arbeiten, unsere Daten für ein Modell für maschinelles Lernen vorzubereiten. Beginnen wir, einige fehlende Werte
‫auszufüllen.