‫Nah, kami membuat kemajuan yang baik dalam hal ini.
‫Ada masalah regresi harga di video terakhir, kami mencoba membangun model pembelajaran mesin.
‫Kami belajar bahwa kami memiliki beberapa data yang tidak dalam format numerik.
‫Anda lihat di sini, kami punya beberapa string.
‫Dan jika kita memeriksa D. F. , semua yang sebenarnya kami kerjakan tidak membantu masalah saya.
‫Lihat, ini adalah hal-hal yang akan Anda lupakan, yang akan Anda lalui,
‫yang akan Anda campur untuk melakukan temp.
‫Masih masalah yang sama, kan?
‫Karena kami memiliki beberapa nilai di sini, beberapa kolom yang berupa numerik dan sejumlah besar yang tidak.
‫Jadi apa yang bisa kita lakukan tentang itu?
‫Yah, bahkan tidak.
‫Danial, apa yang kamu lakukan?
‫Anda bahkan tidak bekerja dengan kerangka data sementara Anda.
‫Oke, ini semua bagian dari permainan, kan?
‫Membuat kesalahan dan kemudian kembali dan memperbaikinya.
‫Itu bagian dari menjadi ilmuwan data, banyak eksperimen, jadi salah satu cara
‫kita dapat mengubah semua data string atau data non numerik menjadi angka adalah dengan mengubahnya menjadi kategori panda.
‫itu.
‫Oh, apa maksudnya?
‫Jadi konversikan string ke kategori.
‫Sekarang, taruh di sini.
‫Salah satu cara kami dapat mengubah semua data kami menjadi angka adalah dengan mengubahnya menjadi kategori panda.
‫Jadi seperti objek tanggal waktu yang kita lihat ketika kita mengimpor saudade, PANDAS memiliki tipe data lain yang
‫disebut kategori.
‫Mari kita lihat Pandas types API.
‫Oh, begitulah.
‫Ini mungkin sedikit lebih baik.
‫Kita bisa melihat ini di sini, tipe API supertaster.
‫Di mana kita dapat melihat fungsi utilitas ini, tipe data, fungsi terkait, jadi ini dia.
‫Mari kita salin ini, tapi mari kita baca dulu.
‫Apa yang terjadi di sini?
‫Introspeksi Siang Hari.
‫Jadi siang hari adalah Buhle Taib adalah tipe kategoris pendas tipe D mengkonversi input menjadi append hanya objek tipe D
‫objek tipe data Onomichi.
‫OK, jadi kita punya beberapa pilihan yang adil di sini.
‫Untuk melihat tipe data yang berbeda dengan panda, tetapi karena kita berfokus pada mengonversi string ke kategori, mari kita
‫lihat bagaimana kita melakukannya.
‫Mari kita taruh sedikit tautan di sini.
‫Kami dapat memeriksa berbagai tipe data yang kompatibel dengan panda.
‫Ya.
‫Jadi ingat, banyak pembelajaran mesin pada dasarnya mendapatkan beberapa data.
‫Apa yang kami dapatkan di sini dan kemudian mempersiapkannya untuk dijalankan dengan model pembelajaran mesin yang sudah ada yang telah kami pilih
‫dari sekarang.
‫Matematika pembelajaran mesin ada di sini.
‫Jadi ini tentang mendapatkan beberapa masukan, seperti sejumlah besar data yang kami dapatkan di sini, semua hal
‫semacam ini di sini dan kemudian memijatnya atau pada dasarnya, ya, itu kata yang bagus untuk itu, memijatnya
‫agar bekerja dengan model pembelajaran mesin.
‫Sehingga model machine learning dapat menemukan polanya.
‫Orang lain telah membangun model ini untuk kami dan kami akan sangat berterima kasih kepada mereka.
‫Dan kemudian ia akan menemukan pola dan memberi kita beberapa keluaran, beberapa prediksi, beberapa pola, beberapa
‫label, sesuatu seperti itu.
‫Dan kemudian kami dapat mengevaluasi seberapa baik itu berhasil dengan apa yang kami lakukan di sini.
‫Kami memanipulasi input kami untuk bekerja dengan model pembelajaran mesin kami.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Mari kita ingatkan diri kita bahwa Tamberg pernah.
‫Dari apa yang sedang kita kerjakan, oke?
‫Ya, kami telah melihat ini beberapa kali, ini hanyalah cara lain untuk melihatnya.
‫Selalu merupakan ide yang baik untuk melihat data Anda.
‫Jadi yang mungkin kami lakukan adalah mencoba menggunakan salah satu jenis API ini.
‫Jadi apa yang bisa kita gunakan?
‫Apakah ada satu string di sini.
‫Ini dia.
‫Jenis API adalah String Daytop, bagaimana kita menggunakan ini adalah string siang hari, OK?
‫Mari kita coba ini sehingga hari gajian tidak menerapkan waktu, tetapi apakah string siang hari, DF temp?
‫Penggunaan dilarang, peringatan pengguna keluar, mengapa peringatan penggunaan kami bukan peringatan penggunaan.
‫Siapa tahu?
‫Saya akan terus membuat kesalahan itu, tapi mari kita periksa.
‫OK, jadi ini adalah kekuatan kolom larangan penggunaan adalah string.
‫Sekarang, kita dapat melakukan hal yang sama untuk hampir setiap kolom lainnya, tetapi mengapa kita harus melewati dan menulis kode
‫sebanyak itu?
‫Mari kita buat sedikit for loop.
‫Itu untuk kita.
‫Jadi temukan kolom yang berisi string, karena jika kita tahu kolom mana yang berisi string, maka kita dapat mengubahnya menjadi
‫semacam angka dan model pembelajaran mesin kita akan senang.
‫Jadi untuk kolom label di DF sepuluh sekarang saya akan membahas yang ini terlebih dahulu dan kemudian kita akan retrospektif setelahnya karena
‫Anda mungkin melihat ini terjadi Saya tidak tahu apa item temp, tapi mungkin Anda ingin
‫mencobanya keluar.
‫Mungkin Anda ingin menjeda video dan mencobanya dan Anda menjelaskannya kepada saya kali.
‫Dan jika tidak, itu benar.
‫Kita akan melewatinya siang hari.
‫Sekarang, semua yang kita lakukan adalah kita hanya menyalin sesuatu seperti ini
‫karena kita mencoba untuk menemukan semua kolom dengan string dan kita akan melewati ini sebenarnya ini adalah lebih banyak konten.
‫Itulah yang dikatakan dokumentasi.
‫Dan kami akan meneruskan konten di sini, jadi ini masuk akal, Anda tidak tahu item apa, upaya item dilakukan kecuali Anda telah memeriksanya, tapi
‫kami akan menggunakan konten tenaga kerja dan kemudian kami' kembali akan
‫memeriksa apakah konten adalah tipe data string.
‫Ya.
‫Kemudian kita akan mencetak labelnya.
‫Sekarang, Anda mungkin bisa menebak apa fungsinya, tetapi jika tidak, tidak apa-apa.
‫Kita akan melihat apa yang berhasil, jika ragu jalankan kodenya dan kita sampai di sini.
‫Oke, jadi ini semua kolom yang bertipe data string.
‫Apakah itu masuk akal?
‫Jika Anda bertanya-tanya apa yang dimaksud dengan item temporer, apakah itu sifat?
‫Bingkai data kami seperti kamus, yang seperti apa adanya.
‫Ini adalah kamus kunci dan nilai.
‫Kuncinya adalah nama kolom dan nilainya adalah apa yang Anda lihat di kolom.
‫Jadi mari kita beri sedikit contoh.
‫Jika Anda bertanya-tanya apa item yang sulit.
‫Apakah dia sebagai contoh, jadi kami akan membuat kamus dict acak.
‫Dia memanggil, mari kita menjadi kreatif Kiwan dia memanggil halo dan Kaita, dia pergi, baik, mungkin Anda bisa sedikit lebih
‫kreatif dari saya, tapi kita akan pergi untuk nilai kunci dalam item dolar acak.
‫Jadi lihat bagaimana kita memiliki semua item yang sama dengan di sini.
‫item.
‫Kami akan pergi kami ingin Brent jika ini baik-baik saja, dan kemudian kami akan memberikannya kembali dan kemudian kami juga akan pergi jika
‫ini adalah nilai.
‫Nilai luar biasa.
‫Jadi, jika Anda pernah bekerja dengan kamus Python sebelumnya, Anda mungkin dapat mengetahui apa yang akan terjadi di
‫sini.
‫Nah, apa yang kita dapatkan di sini?
‫Oh, begitu, itu dicetak dua kali.
‫Itu benar.
‫Kita bisa mendapatkan apa yang terjadi di sana.
‫Jadi intinya yang terjadi di sini adalah fitnah, konten pada dasarnya label adalah nama kolom dan
‫konten adalah konten kolom.
‫Jadi inilah yang sedang dilakukan.
‫Ini adalah lingkaran kecil yang brilian ini memberi tahu kita semua kolom yang berisi tipe data string.
‫Luar biasa.
‫Jadi sekarang kita tahu itu, apa yang bisa kita lakukan?
‫Hmm.
‫Nah, jika kita membaca fungsionalitas terkait tipe data panda, kita tidak akan melakukannya.
‫Tapi itu di suatu tempat di sini atau di suatu tempat di sana.
‫Atau Anda juga bisa mencari cara mengubah tipe data kolom PANDAS.
‫Salah satu hal yang mungkin Anda temui adalah mengubah string menjadi kategori daripada membicarakannya.
‫Ayo.
‫Mari kita pergi untuk melihat itu terjadi.
‫Baiklah.
‫Ayo lakukan.
‫Jadi ini akan mengubah semua nilai string menjadi nilai kategori.
‫Dan Anda bertanya-tanya mengapa kita melakukan ini?
‫Nah, itu akan masuk akal dalam satu detik.
‫Jadi untuk label, kita akan membawa loop penuh yang sama seperti yang kita tulis sebelum D. F. 10 item.
‫Dan kita akan pergi jika PD tidak melamar.
‫Ini adalah pembicaraan yang cukup panjang adalah string jenis yang ofensif pada dasarnya adalah isi string.
‫Jika benar, kami ingin melakukan temp.
‫Kami ingin mengubah kolom itu.
‫Jadi lihat di sini nama kolom.
‫Jadi kami ingin mengakses nama kolom itu.
‫Kami ingin mengaturnya sama dengan konten.
‫Jadi, pertahankan nama kolomnya, tetapi ubah kontennya menjadi kategori tipe.
‫Aku perlu mengeja ini dengan benar, Kat.
‫Seperti yang diperintahkan.
‫Ya ampun, apa yang terjadi di sini?
‫Nah, mari kita lihat.
‫Apa yang akan terjadi, hmm, ini mungkin memakan waktu agak lama, karena kita harus melewati
‫banyak kolom, tapi kita akan melakukan preload tahun depan.
‫Tapi tidak apa-apa karena kita memompa melalui D yang indah ini. F. info titik suhu
‫Oh, saya lihat di sini.
‫Apa yang sedang terjadi?
‫Apa yang telah kita ubah?
‫Saya akan memberi Anda petunjuk tentang sesuatu di sini saat ini, jadi sekarang ini dulunya adalah objek
‫seperti dulu string.
‫Sekarang kami telah mengubahnya ke dalam kategori.
‫Hmm.
‫Nah, itu menarik.
‫Apa artinya ini?
‫Nah, disinilah kita bisa melihat member.
‫Kami mencoba memastikan semua bingkai data kami numerik sehingga kami tidak dapat meneruskan string ke model pembelajaran mesin.
‫Jadi inilah yang sedang kami kerjakan untuk temp.
‫Mari kita periksa yang mana yang kita periksa sebelumnya?
‫Apakah itu negara?
‫Cantik.
‫Mari kita periksa status titik Sadaf Temp.
‫Lihat kategorinya, luar biasa.
‫Oh, ada Wyoming tua yang setia.
‫Berteriaklah ke Wyoming dan setiap negara bagian lainnya, dari mana pun Anda berasal dan setiap negara lain, jujur, karena
‫ini ada di Internet.
‫Baiklah.
‫Jadi kami memiliki kategori di sini.
‫Dan apa yang akan dilakukan adalah mengingat saat kita menghitung nilai negara.
‫Ingat saat kita melakukan ini?
‫Jadi jika kita harus melalui semua ini karena ingat bagaimana kita melakukannya di sini dan
‫ada beberapa hal, kita baru saja membahasnya dan ayolah, jelaskan seperti yang diperintahkan berarti ini sekarang sudah dipesan.
‫Lihat bagaimana abjad a a, a, a, c, b benar dan a B.
‫Ini tidak dipesan di sini saat mereka dipesan oleh akun nilainya, tetapi pada dasarnya apa yang
‫dilakukan adalah mengubahnya dari string ke kategori.
‫Jadi ini akan ditetapkan ketika kami memanggil ini.
‫Ini akan memberikan nilai numerik untuk setiap kategori.
‫Jadi sekarang melihat ini, itu tidak masuk akal, kan?
‫Karena ini masih terlihat seperti senar.
‫Namun, di bawah tenda, panda memperdagangkan ini sebagai angka.
‫Jadi Alabama mungkin satu, Alaska mungkin, Arizona mungkin tiga.
‫Dan kami dapat memeriksanya dengan pergi, apakah Anda memiliki titik negara bagian, kategori kucing empat?
‫Jadi kami mengakses kucing.
‫Ingat bagaimana kita mengakses tanggal waktu menggunakan DETI?
‫Nah, sekarang kita sedang mengakses kategori kode DOT tersebut.
‫Oke, jadi sekarang kita punya cara agar data frame kita bisa diakses.
‫Setidaknya semua nilai string.
‫Benar.
‫Sekarang telah dikonversi ke kategori karena lihat di sini kami mengulang bingkai data kami dan kami menemukan apakah
‫itu string atau bukan.
‫Dan kami telah mengubah tipe data mereka menjadi dua kategori dan kami telah memberi mereka urutan.
‫Jadi sekarang kami memiliki semua kategori ini di sini dan kami memiliki cara untuk mengakses nilai numerik.
‫Bukan itu, hei, aku menggosok tanganku, aku akan keluar dari sini karena aku sangat bersemangat.
‫Tetapi meskipun kita memiliki cara untuk mengakses data kita secara numerik.
‫Kami masih memiliki sejumlah besar nilai yang hilang.
‫Jadi mari kita tulis ini.
‫Mari kita berterima kasih.
‫Jadi terima kasih kepada Pendas.
‫kategori.
‫Kami sekarang memiliki cara untuk mengakses semua data kami dalam bentuk angka.
‫Cantik.
‫Tapi kami masih memiliki banyak data yang hilang.
‫Mari kita lihat cek itu.
‫Data hilang.
‫Jadi kita punya Dhaif Tambe dot sekarang dot beberapa.
‫Sekarang, mari kita dapatkan beberapa rasio di sini.
‫Benar.
‫Jadi mari kita bagi dengan panjangnya, bingkai datanya.
‫Jadi kami tidak memiliki nilai yang hilang di kolom ini di sini karena ini semua nol dan kemudian
‫kami memiliki OK, jadi tidak banyak yang hilang di sana, tetapi pita penggunaan memiliki 80 persen data yang hilang, 85 persen data yang
‫hilang, 81 persen.
‫Data hilang, 52 persen.
‫Jadi oh.
‫Sembilan puluh tiga.
‫Ya ampun.
‫Mungkin ada sesuatu yang terjadi di sana.
‫Kami mungkin harus melakukannya jika ini adalah kumpulan data di dinding yang kami kerjakan dengan klien, mungkin kami akan bertanya
‫kepada mereka.
‫Tapi karena itu dari Kagle, mengakses ahli materi pelajaran mungkin cukup sulit pada dataset ini.
‫Jadi ini adalah beberapa hal yang mungkin kami jelajahi lebih jauh, tetapi kami dalam misi kami untuk membangun model pembelajaran
‫mesin.
‫Jadi sementara yang mungkin harus kita lakukan selanjutnya adalah mengisi nilai-nilai yang hilang ini.
‫Tapi sebelum kita melakukannya, karena kita telah membuat beberapa perubahan pada D. F. temp, kami akan menyimpannya ke CSV baru.
‫Jadi jika kita baru saja memulai notebook ini dari awal, kita bisa mengimpor bingkai data yang dimanipulasi dan
‫memulai persis di mana kita berada sekarang.
‫Jadi simpan data yang sudah diproses sebelumnya.
‫Dan pergi ekspor bingkai data temp saat ini, jadi kita akan pergi D. F. tergoda untuk mengatakan, ya, kami akan meletakkannya kembali di
‫folder data.
‫Jadi Buku Biru.
‫Bluebook untuk buldoser, dan kami akan menyebutnya hanya sesuatu yang sederhana seperti mencoba untuk tidak
‫melihat sangat indah.
‫Kami ingin mengindeks kesalahan elang.
‫Jika tidak, kami akan menemukan beberapa hal lucu ketika kami rahimpour dan kemudian kami akan mengimpor.
‫Data yang telah diproses sebelumnya, dan sekarang Anda dapat melakukan ini untuk tahap apa pun Anda berada, bukan?
‫Jika Anda telah membuat beberapa perubahan pada kerangka data sementara, saya memutuskan untuk melakukannya sekarang karena itu terlintas di
‫benak saya.
‫Anda dapat melakukannya di tahap mana pun Anda berada.
‫Jika Anda telah memperbarui beberapa kolom, jika Anda telah melakukan beberapa rekayasa fitur, Anda dapat mengekspornya, mengimpornya kembali
‫seperti itu.
‫Jika Anda kembali pada sesi berikutnya, Anda tidak perlu melakukan perubahan itu lagi.
‫Anda tidak harus menjalankan notebook Anda dari atas.
‫Anda bisa menjalankannya dari sini, yang tertulis.
‫Ini diserahkan dan Anda akan datang.
‫Kami ingin membacanya sekarang.
‫Bayar untuk membaca CSB.
‫Ini seharusnya bekerja, mereka harus melaporkannya, dan kemudian jika kita menggunakan suhu VDT, titik kepala, kita harus memiliki kerangka data
‫yang sama persis dengan yang kita kerjakan sekarang.
‫Luar biasa.
‫Jadi, sekali lagi, kami hanya akan mengingatkan diri kami sendiri bahwa kami memiliki banyak nilai yang hilang untuk dihadapi.
‫Indah, hanya karena kami mengekspor dan mengimpor kembali diafragma kami tidak berarti bahwa nilai-nilai kami yang hilang
‫telah ditangani.
‫Jadi mungkin itulah yang akan kami lakukan sementara itu yang akan kami lakukan
‫di video berikutnya saat kami berupaya menyiapkan data untuk model pembelajaran mesin, mari mulai mengisi beberapa nilai yang
‫hilang.