‫Bene, stiamo facendo buoni progressi su questo.
‫C'è un problema di regressione dei prezzi nell'ultimo video, abbiamo provato a costruire un modello di apprendimento automatico.
‫Abbiamo appreso che abbiamo alcuni dati che non sono in formati numerici.
‫Vedete qui, abbiamo alcune stringhe.
‫E se controlliamo D. F. , tutto ciò con cui stiamo lavorando non ha aiutato il mio male.
‫Vedi, queste sono cose che dimenticherai, che passerai, che
‫mescolerai per fare la temp.
‫Sempre lo stesso problema, giusto?
‫Perché abbiamo alcuni valori qui, alcune colonne che sono numeriche e un intero gruppo che non lo sono.
‫Quindi cosa possiamo fare al riguardo?
‫Beh, nemmeno.
‫Daniele, cosa stai facendo?
‫Non stai nemmeno lavorando con il tuo frame di dati temporaneo.
‫OK, beh, tutto questo fa parte del gioco, giusto?
‫Fare errori e poi tornare indietro e risolverli.
‫Fa parte dell'essere uno scienziato dei dati, un mucchio di esperimenti, quindi un
‫modo per trasformare tutti i nostri dati stringa o dati non numerici in numeri è convertirli in categorie di panda.
‫Quello è.
‫Oh, cosa significa?
‫Quindi converti le stringhe in categorie.
‫Ora, mettilo qui.
‫Un modo per trasformare tutti i nostri dati in numeri è convertirli in categorie di panda.
‫Quindi, come l'oggetto data e ora che abbiamo visto quando abbiamo importato saudade, PANDAS ha un altro tipo di dati
‫chiamato categoria.
‫Diamo un'occhiata all'API dei tipi di Panda.
‫Oh, ci siamo.
‫Questo è probabilmente un po' meglio.
‫Possiamo vederlo qui, tipi di API supertaster.
‫Dove possiamo dare un'occhiata a queste funzioni di utilità, ai tipi di dati, alle funzionalità correlate, quindi eccoci qui.
‫Copiamo questo, ma leggiamolo prima.
‫Cosa sta succedendo qui?
‫Introspezione diurna.
‫Quindi il giorno è Buhle Taib è tipo categorico pendas tipo D convertire input in append è solo oggetto di tipo D
‫Oggetto di tipo dati Onomichi.
‫OK, quindi abbiamo alcune opzioni discrete qui.
‫Per dare un'occhiata ai diversi tipi di dati con i panda, ma poiché ci stiamo concentrando sulla conversione delle stringhe in
‫categorie, vediamo come lo facciamo.
‫Mettiamo un piccolo link qui.
‫Possiamo controllare i diversi tipi di dati compatibili con i panda.
‫Sì.
‫Quindi ricorda, molto dell'apprendimento automatico consiste essenzialmente nell'ottenere alcuni dati.
‫Quello che abbiamo ottenuto qui e poi prepararlo per l'esecuzione con un modello di apprendimento automatico esistente che abbiamo scelto
‫da ora.
‫La matematica dell'apprendimento automatico è qui.
‫Quindi si tratta di ottenere alcuni input, come un intero gruppo di dati che abbiamo qui, tutto questo genere
‫di cose qui e poi massaggiarli o essenzialmente, sì, è una buona parola per questo, massaggiarli in un modo che
‫funzioni con un modello di apprendimento automatico.
‫In modo che il modello di apprendimento automatico possa trovare i modelli.
‫Qualcun altro ha costruito questo modello per noi e li ringraziamo molto.
‫E poi troverà i modelli e ci darà alcuni risultati, alcune previsioni, alcuni modelli, alcune
‫etichette, qualcosa del genere.
‫E poi possiamo valutare quanto bene funzioni è quello che stiamo facendo qui.
‫Stiamo manipolando i nostri input per lavorare con il nostro modello di machine learning.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Ricordiamo a noi stessi che Tamberg aveva.
‫Di cosa stiamo lavorando, ok?
‫Sì, l'abbiamo visto un paio di volte, questo è solo un altro modo di vederlo.
‫Sempre una buona idea guardare i tuoi dati.
‫Quindi quello che potremmo fare è provare a utilizzare uno di questi tipi di API.
‫Quindi cosa possiamo usare?
‫C'è una stringa qui di.
‫Eccoci qui.
‫Il tipo di API è String Daytop, come usiamo questa stringa diurna, ok?
‫Proviamo questo in modo che il giorno di paga non applichi gli orari, ma è il giorno della stringa, la temperatura DF?
‫Utilizzo vietato, l'avviso per l'utente è fuori, perché il nostro avviso per l'uso non è un avviso per l'uso fuori.
‫Chissà?
‫Continuerò a commettere quell'errore, ma controlliamo.
‫OK, quindi è un punto di forza che la colonna del divieto di utilizzo sia una stringa.
‫Ora, potremmo fare la stessa cosa per quasi tutte le altre colonne, ma perché dovremmo esaminare e scrivere così
‫tanto codice?
‫Costruiamo un po' per il ciclo.
‫Questo lo fa per noi.
‫Quindi trova le colonne che contengono stringhe, perché se sappiamo quali colonne contengono stringhe, allora possiamo convertirle in una sorta di
‫numero e il nostro modello di apprendimento automatico sarà felice.
‫Quindi per le colonne delle etichette in DF dieci ora esaminerò prima questo e poi faremo una retrospettiva perché
‫potresti guardare questo non so cosa siano gli elementi temporanei, ma forse vuoi provarlo
‫fuori.
‫Forse vuoi mettere in pausa il video e provarlo e me lo spieghi le volte.
‫E se no, è vero.
‫Lo affronteremo di giorno.
‫Ora, tutto ciò che stiamo facendo è copiare qualcosa del genere perché
‫stiamo cercando di trovare tutte le colonne con le stringhe e passeremo questo è in realtà questo è più contenuto.
‫Questo è quello che dice la documentazione.
‫E passeremo il contenuto qui, quindi questo ha senso, non sai cosa fanno gli elementi, il tentativo sugli elementi a meno che tu non l'abbia controllato,
‫ma andremo per il contenuto del lavoro e poi noi' controllerò se
‫il contenuto è un tipo di dati stringa.
‫Sì.
‫Quindi stamperemo l'etichetta.
‫Ora, potresti essere in grado di indovinare cosa fa, ma in caso contrario, va bene.
‫Vedremo comunque cosa fa, in caso di dubbio eseguiamo il codice e siamo arrivati qui.
‫OK, quindi queste sono tutte le colonne che sono tipi di dati stringa.
‫Ha senso?
‫Se ti stai chiedendo cosa fanno gli oggetti temporanei, è una caratteristica?
‫I nostri dati inquadrano come un dizionario, che è un po' quello che è.
‫È un dizionario di chiavi e valori.
‫Le chiavi sono i nomi delle colonne e i valori sono quelli che vedi nella colonna.
‫Quindi facciamo un piccolo esempio.
‫Se ti stai chiedendo quali oggetti difficili.
‫Fa lui come esempio, quindi creeremo un dizionario dict casuale.
‫Chiama, siamo creativi Kiwan chiama ciao e Kaita, dice, beh, forse puoi essere un po' più creativo
‫di me, ma cercheremo un valore chiave in oggetti casuali in dollari.
‫Quindi guarda come abbiamo tutti gli elementi uguali qui sopra.
‫Elementi.
‫Andremo a volere il Brent se va bene, e poi lo restituiremo e poi andremo anche se questo è
‫un valore.
‫Valore meraviglioso.
‫Quindi, se hai già lavorato con i dizionari Python, potresti essere in grado di dire cosa accadrà
‫qui.
‫Bene, cosa abbiamo qui?
‫Oh, capisco, è stato stampato due volte.
‫Giusto.
‫Possiamo capire cosa sta succedendo lì.
‫Quindi essenzialmente ciò che accade qui è per diffamazione, il contenuto è fondamentalmente le etichette sono i nomi delle colonne e il
‫contenuto è il contenuto della colonna.
‫Quindi questo è ciò che sta facendo.
‫Questo è questo piccolo ciclo brillante che ci dice tutte le colonne che contengono il tipo di dati stringa.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ora che lo sappiamo, cosa possiamo fare?
‫Hmm.
‫Bene, se dovessimo leggere le funzionalità relative ai tipi di dati dei panda, non lo faremmo.
‫Ma è da qualche parte qui o da qualche parte lì dentro.
‫Oppure puoi anche cercare come modificare il tipo di dati di una colonna PANDAS.
‫Una delle cose in cui potresti imbatterti è convertire le stringhe in categorie piuttosto che parlarne.
‫Avanti.
‫Andiamo solo a vedere che succede.
‫Tutto bene.
‫Facciamolo.
‫Quindi questo trasformerà tutti i valori stringa in valori di categoria.
‫E ti stai chiedendo perché dovremmo farlo?
‫Beh, avrà molto senso in un secondo.
‫Quindi, per l'etichetta, porteremo lo stesso ciclo completo che abbiamo scritto prima di D. F. 10 articoli.
‫E ce ne andremo se il PD non si candida.
‫Questo è un discorso abbastanza lungo è string il tipo che è offensivo fondamentalmente è il contenuto di string.
‫Se è vero, vogliamo fare un temp.
‫Vogliamo cambiare quella colonna.
‫Quindi vedi qui i nomi delle colonne.
‫Quindi vogliamo accedere a quel nome di colonna.
‫Vogliamo impostarlo uguale al contenuto.
‫Quindi, giusto, mantieni il nome della colonna, ma cambia il contenuto in come categoria di tipo.
‫Devo scriverlo bene, Kat.
‫Come ordinato.
‫Oh, mio Dio, cosa sta succedendo qui?
‫Bene, diamo un'occhiata.
‫Quello che sta per succedere, hmm, potrebbe volerci un po' di tempo, perché
‫dobbiamo passare attraverso molte colonne, ma preload l'anno prossimo.
‫Ma va tutto bene perché stiamo pompando attraverso questo bellissimo D. F. informazioni sul punto temporaneo.
‫Oh, do un'occhiata qui.
‫Cosa sta succedendo?
‫Cosa abbiamo cambiato?
‫Ti darò un suggerimento su qualcosa qui mentre è questo, quindi ora questi erano oggetti come una
‫volta stringhe.
‫Ora li abbiamo cambiati in categorie.
‫Hmm.
‫Beh, è interessante.
‫Cosa significa questo?
‫Bene, qui è dove possiamo dare un'occhiata membro.
‫Stiamo cercando di assicurarci che tutto il nostro frame di dati sia numerico in modo da non poter passare stringhe a un modello di machine
‫learning.
‫Quindi questo è ciò su cui stiamo lavorando per una temperatura.
‫Controlliamo quale abbiamo controllato prima?
‫Era lo stato?
‫Bellissimo.
‫Controlliamo lo stato del punto Sadaf Temp.
‫Guarda le categorie, meraviglioso.
‫Oh, c'è il vecchio fedele Wyoming.
‫Grida al Wyoming e ad ogni altro stato, da qualunque parte tu provenga e ad ogni altro paese, ad essere onesti, perché
‫questo è su Internet.
‫Tutto bene.
‫Quindi abbiamo categorie qui.
‫E ciò che farà è ricordare quando abbiamo fatto i conteggi del valore dello stato.
‫Ricordi quando l'abbiamo fatto?
‫Quindi, se dovessimo passare attraverso tutti questi perché ricorda come abbiamo fatto qui e ci
‫sono alcune cose, l'abbiamo appena coperto e tu vieni, spiegali come ordinati significa che ora sono ordinati.
‫Guarda come gli alfabetici a a, a, a, c, b sono corretti e a B.
‫Questi non sono ordinati qui mentre sono ordinati dai loro account di valore, ma essenzialmente ciò che
‫viene fatto è trasformarlo da stringhe a categoria.
‫Quindi questo verrà assegnato quando lo abbiamo chiamato.
‫Assegna un valore numerico a ciascuna categoria.
‫Quindi ora guardando questo, non ha molto senso, giusto?
‫Perché questi sono ancora sembrano stringhe.
‫Tuttavia, sotto il cofano, i panda li scambiano come numeri.
‫Quindi l'Alabama potrebbe essere uno, l'Alaska potrebbe esserlo, l'Arizona potrebbe essere tre.
‫E possiamo verificarlo andando, hai il punto dello stato, la categoria quattro?
‫Quindi stiamo accedendo al gatto.
‫Ricordi come accediamo alla data e all'ora utilizzando DETI?
‫Bene, ora stiamo accedendo alla categoria codici DOT sono.
‫Ok, ora abbiamo un modo per accedere al nostro frame di dati.
‫Almeno tutti i valori stringa.
‫Destra.
‫Ora sono stati convertiti in categorie perché guarda qui abbiamo eseguito il ciclo del nostro frame di dati e abbiamo capito se
‫sono una stringa o meno.
‫E abbiamo cambiato il loro tipo di dati di due categorie e abbiamo dato loro ordine.
‫Quindi ora abbiamo tutte queste categorie qui e abbiamo un modo per accedere al valore numerico.
‫Non quello, ehi, mi sto fregando le mani, me ne andrò da qui perché sono davvero eccitato.
‫Ma anche se abbiamo un modo per accedere ai nostri dati è numerico.
‫Abbiamo ancora un sacco di valori mancanti.
‫Quindi scriviamo questo.
‫Diamo un po' di grazie.
‫Quindi grazie a Pendas.
‫Categorie.
‫Ora abbiamo un modo per accedere a tutti i nostri dati sotto forma di numeri.
‫Bellissimo.
‫Ma abbiamo ancora un sacco di dati mancanti.
‫Diamo un'occhiata a quell'assegno.
‫Dati mancanti.
‫Quindi abbiamo Dhaif Tambe punto è ora punto alcuni.
‫Ora, prendiamo alcuni rapporti qui.
‫Destra.
‫Quindi dividiamolo per la lunghezza, il frame di dati.
‫Quindi non abbiamo valori mancanti in queste colonne qui perché questi sono tutti zeri e
‫quindi abbiamo OK, quindi non manca molto lì, ma la banda di utilizzo ha l'80% di dati mancanti, l'85% di
‫dati mancanti, l'81%.
‫Dati mancanti, 52 per cento.
‫Quindi oh.
‫Novanta tre.
‫Mamma mia.
‫Forse sta succedendo qualcosa lì.
‫Probabilmente dovremmo farlo se questo fosse un set di dati nel muro su cui stavamo lavorando con un cliente, forse
‫glielo chiederemmo.
‫Ma dal momento che proviene da Kagle, l'accesso a un esperto in materia è probabilmente piuttosto difficile su questo set di dati.
‫Quindi queste sono alcune cose che potremmo esplorare un po' di più, ma la nostra missione è costruire un modello di apprendimento
‫automatico.
‫Quindi, mentre potremmo dover fare dopo è riempire questi valori mancanti.
‫Ma prima di farlo, dal momento che abbiamo apportato alcune modifiche al nostro D. F. temp, lo salveremo in un nuovo CSV.
‫Quindi possiamo se dovessimo iniziare questo notebook da zero, possiamo semplicemente importare il nostro frame di dati manipolato
‫e iniziare esattamente da dove siamo ora.
‫Quindi salva i dati preelaborati.
‫E vai a esportare il frame di dati temporaneo corrente, quindi andremo D. F. tentato di dire, sì, lo rimetteremo nella cartella
‫dei dati.
‫Quindi Bluebook.
‫Bluebook per bulldoze, e lo chiameremo semplicemente qualcosa di semplice come cercare di non vedere
‫è molto bello.
‫Vogliamo indicizzare il falso delle aquile.
‫Altrimenti, ci verranno in mente alcune cose divertenti quando lo imporremo e poi importeremo.
‫Dati pre-elaborati, e ora puoi farlo in qualsiasi fase ti trovi, giusto?
‫Se hai apportato alcune modifiche al frame di dati temporaneo, ho deciso di farlo ora perché mi è passato per
‫la mente.
‫Puoi farlo in qualunque fase ti trovi.
‫Se hai aggiornato alcune colonne, se hai fatto un po' di ingegneria delle funzionalità, puoi esportarlo, reimportarlo in
‫questo modo.
‫Se torni in una sessione successiva, non è necessario apportare nuovamente tali modifiche.
‫Non è necessario eseguire il notebook dall'alto.
‫Potresti semplicemente eseguirlo da qui in poi, che è scritto.
‫È devoluto e tu verrai.
‫Vogliamo leggerlo ora.
‫Paga per leggere CSB.
‫Dovrebbe funzionare, dovrebbero segnalarlo, e quindi se andassimo a VDT temp, dot head, dovremmo avere lo stesso identico frame
‫di dati con cui stiamo lavorando ora.
‫Meraviglioso.
‫E così, ancora una volta, ricorderemo a noi stessi che abbiamo molti valori mancanti da affrontare.
‫Bello, solo perché esportiamo e reimportiamo il nostro diaframma non significa che i nostri valori mancanti siano
‫stati gestiti.
‫Quindi è probabilmente quello che faremo mentre è quello che faremo nel prossimo
‫video mentre lavoriamo per preparare i nostri dati per un modello di apprendimento automatico, iniziamo a riempire alcuni valori
‫mancanti.