‫Bem, estamos fazendo um bom progresso nisso.
‫Há um problema de regressão de preços no último vídeo, tentamos construir um modelo de aprendizado de máquina.
‫Aprendemos que temos alguns dados que não estão em formatos numéricos.
‫Você vê aqui, nós temos algumas cordas.
‫E se verificarmos D. F. , todos com os quais estamos trabalhando não ajudaram muito.
‫Veja, essas são coisas que você vai esquecer, que vai passar,
‫que vai misturar para fazer temporário.
‫Ainda é o mesmo problema, certo?
‫Porque temos alguns valores aqui, algumas colunas que são numéricas e um monte que não são.
‫Então, o que podemos fazer sobre isso?
‫Bem, nem mesmo.
‫Daniel o que está fazendo?
‫Você nem mesmo está trabalhando com seu quadro de dados temporário.
‫OK, bem, tudo isso faz parte do jogo, certo?
‫Cometa erros e depois volte e os conserte.
‫Isso faz parte de ser um cientista de dados, montes de experimentação, então uma
‫maneira de transformar todos os nossos dados de string ou dados não numéricos em números é convertendo-os em categorias de pandas.
‫Isso é.
‫Oh, o que isso significa?
‫Portanto, converta strings em categorias.
‫Agora, coloque aqui.
‫Uma maneira de transformar todos os nossos dados em números é convertendo-os em categorias de pandas.
‫Assim como o objeto de data e hora que vimos quando importamos saudade, PANDAS tem outro tipo de dados
‫chamado categoria.
‫Vamos dar uma olhada na API de tipos do Pandas.
‫Oh, lá vamos nós.
‫Provavelmente é um pouco melhor.
‫Podemos ver isso aqui, tipos de API de super-provadores.
‫Onde podemos dar uma olhada nas funções deste utilitário, tipos de dados, funcionalidades relacionadas, então vamos lá.
‫Vamos copiar isso, mas vamos apenas ler primeiro.
‫O que está acontecendo aqui?
‫Introspecção Daytop.
‫Assim, durante o dia é Buhle Taib é tipo categórico pendas tipo D converter entrada em append é apenas objeto de tipo D
‫Onomichi objeto de tipo de dados.
‫OK, temos algumas opções aqui.
‫Para dar uma olhada nos diferentes tipos de dados com pandas, mas como estamos nos concentrando na conversão de strings em categorias,
‫vamos ver como fazemos isso.
‫Vamos colocar um pequeno link aqui.
‫Podemos verificar os diferentes tipos de dados compatíveis com pandas.
‫Sim.
‫Portanto, lembre-se de que muito aprendizado de máquina consiste basicamente em obter alguns dados.
‫O que obtivemos aqui e o preparamos para ser executado com um modelo de aprendizado de máquina existente que escolhemos a partir
‫de agora.
‫A matemática do aprendizado de máquina está aqui.
‫Portanto, trata-se de obter algumas entradas, como um monte de dados que temos aqui, todo esse tipo de coisa aqui
‫e, em seguida, massagear ou essencialmente, sim, essa é uma boa palavra para isso, massageando de uma maneira que funcione
‫com um modelo de aprendizado de máquina.
‫Para que esse modelo de aprendizado de máquina possa encontrar os padrões.
‫Outra pessoa construiu este modelo para nós e vamos agradecer muito.
‫E então ele vai encontrar os padrões e nos dar algumas saídas, algumas previsões, alguns padrões,
‫alguns rótulos, algo assim.
‫E então podemos avaliar o quão bem isso funciona é o que estamos fazendo aqui.
‫Estamos manipulando nossas entradas para trabalhar com nosso modelo de aprendizado de máquina.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Vamos nos lembrar de que Tamberg sim.
‫Com o que estamos trabalhando, certo?
‫Sim, já vimos isso algumas vezes, é apenas outra maneira de ver as coisas.
‫É sempre uma boa ideia examinar seus dados.
‫E então o que podemos fazer é tentar usar um desses tipos de API.
‫Então, o que podemos usar?
‫Existe uma string aqui de.
‫Aqui vamos nós.
‫O tipo de API é String Daytop, como usamos isso é string daytime string, OK?
‫Vamos tentar fazer isso para que o dia de pagamento não aplique horários, mas a string é dia, temperatura do DF?
‫Uso banido, aviso ao usuário está fora, por que nosso aviso de uso não é um aviso de uso fora de.
‫Quem sabe?
‫Vou continuar cometendo esse erro, mas vamos verificar.
‫OK, então é um ponto forte que a coluna de proibição de uso seja uma string.
‫Agora, poderíamos fazer a mesma coisa para quase todas as outras colunas, mas por que iríamos ler e escrever
‫tanto código?
‫Vamos construir um pequeno loop for.
‫Isso é suficiente para nós.
‫Portanto, encontre as colunas que contêm strings, porque se soubermos quais colunas contêm strings, podemos convertê-las em algum tipo de
‫número e nosso modelo de aprendizado de máquina ficará feliz.
‫Então, para as colunas de rótulo no DF dez agora, vou passar por este primeiro e depois vamos fazer uma retrospectiva porque você
‫pode estar olhando para isso não sei o que são itens temporários, mas talvez você queira
‫tentar Fora.
‫Talvez você queira pausar o vídeo e experimentá-lo e me explicar algumas vezes.
‫E se não, isso mesmo.
‫Vamos passar por isso durante o dia.
‫Agora, tudo o que estamos fazendo é apenas copiar algo assim porque
‫estamos tentando encontrar todas as colunas com strings e vamos passar isso porque, na verdade, isso é mais conteúdo.
‫Isso é o que diz a documentação.
‫E vamos passar o conteúdo aqui, então isso faz sentido, você não sabe quais são os itens, a tentativa nos itens faz a menos que você tenha verificado, mas vamos
‫passar para o conteúdo de mão de obra e então nós ' vamos verificar
‫se o conteúdo é um tipo de dados de string.
‫sim.
‫Então vamos imprimir a etiqueta.
‫Agora, você pode ser capaz de adivinhar o que isso faz, mas se não, tudo bem.
‫Vamos ver o que funciona de qualquer maneira, em caso de dúvida execute o código e chegamos aqui.
‫OK, então essas são todas as colunas que são tipos de dados de string.
‫Isso faz sentido?
‫Se você está se perguntando o que significa itens temporários, isso é uma característica?
‫Nosso data frame é como um dicionário, que é mais ou menos o que é.
‫É um dicionário de chaves e valores.
‫As chaves são os nomes das colunas e os valores são o que você vê na coluna.
‫Então, vamos dar um pequeno exemplo.
‫Se você está se perguntando quais itens são difíceis.
‫Ele é um exemplo, então vamos criar um dicionário de dicionário aleatório.
‫Ele chama, vamos ser criativos Kiwan, ele chama de olá e Kaita, ele diz, bem, talvez você possa ser um
‫pouco mais criativo do que eu, mas vamos buscar um valor-chave em itens monetários aleatórios.
‫Então veja como temos todos os itens iguais aqui.
‫Itens.
‫Iremos, queremos Brent, se estiver OK, e então o passaremos de volta e também iremos se for
‫um valor.
‫Valor maravilhoso.
‫Portanto, se você já trabalhou com dicionários Python antes, pode saber o que vai acontecer
‫aqui.
‫Bem, o que temos aqui?
‫Oh, entendo, está impresso duas vezes.
‫Isso mesmo.
‫Podemos entender o que está acontecendo lá.
‫Então, essencialmente, o que acontece aqui é por difamação, o conteúdo é basicamente rótulos são os nomes das colunas e o conteúdo
‫é o conteúdo da coluna.
‫Então é isso que está fazendo.
‫Este é um pequeno loop brilhante que nos diz todas as colunas que contêm o tipo de dados string.
‫Maravilhoso.
‫Agora que sabemos disso, o que podemos fazer?
‫Hmm.
‫Bem, se formos ler a funcionalidade relacionada aos tipos de dados do nosso pandas, não faremos isso.
‫Mas está em algum lugar aqui ou em algum lugar ali.
‫Ou você também pode pesquisar como alterar o tipo de dados de uma coluna PANDAS.
‫Uma das coisas com que você pode tropeçar é converter strings em categorias, em vez de falar sobre isso.
‫Vamos.
‫Vamos ver isso acontecer.
‫Tudo bem.
‫Vamos fazê-lo.
‫Portanto, isso transformará todos os valores da string em valores de categoria.
‫E você está se perguntando por que faríamos isso?
‫Bem, isso vai fazer muito sentido em um segundo.
‫Então, para rótulo, vamos apenas trazer o mesmo loop completo que escrevemos antes de D. F. 10 itens.
‫E nós iremos se o PD não se aplicar.
‫Este é um tipo bastante longo que se fala em string; o tipo que é ofensivo basicamente é o conteúdo da string.
‫Se for verdade, queremos fazer um teste temporário.
‫Queremos mudar essa coluna.
‫Portanto, veja aqui os nomes das colunas.
‫Então, queremos acessar esse nome de coluna.
‫Queremos defini-lo igual ao conteúdo.
‫Então, certo, mantenha o nome da coluna, mas altere o conteúdo para uma categoria de tipo.
‫Eu preciso soletrar bem, Kat.
‫Conforme solicitado.
‫Oh, meu Deus, o que está acontecendo aqui?
‫Bem, vamos dar uma olhada.
‫O que vai acontecer, hmm, isso pode demorar um pouco, porque temos que passar
‫por muitas colunas, mas vamos pré-carregar no próximo ano.
‫Mas está tudo bem porque estamos bombeando este lindo D. F. informações do ponto temporário.
‫Oh, eu dou uma olhada aqui.
‫O que está acontecendo?
‫O que mudamos?
‫Vou te dar uma dica de algo aqui enquanto é isso, então agora esses costumavam ser objetos como
‫costumavam ser cordas.
‫Agora nós os transformamos em categorias.
‫Hmm.
‫Bem, isso é interessante.
‫O que isto significa?
‫Bem, é aqui que podemos dar uma olhada em um membro.
‫Estamos tentando garantir que todo o nosso quadro de dados seja numérico, para que não possamos passar strings para um modelo de aprendizado de
‫máquina.
‫Então é isso que estamos trabalhando para um temporário.
‫Vamos verificar qual verificamos antes?
‫Foi o estado?
‫Bela.
‫Vamos verificar o estado do ponto Sadaf Temp.
‫Veja as categorias, maravilhoso.
‫Oh, lá está o velho e fiel Wyoming.
‫Grite para Wyoming e todos os outros estados, de onde você for e em todos os outros países, para ser honesto, porque
‫isso está na Internet.
‫Tudo bem.
‫Portanto, temos categorias aqui.
‫E o que isso vai fazer é lembrar quando fizemos as contagens de valores de estado.
‫Lembra quando fizemos isso?
‫Então, se tivéssemos que passar por tudo isso porque lembre-se de como fizemos aqui e
‫há algumas coisas, acabamos de cobrir e você pode explicar como ordenado significa que agora estão ordenados.
‫Veja como a exatidão alfabética de a a, a, a, c, b e a B.
‫Eles não são ordenados aqui enquanto são ordenados por suas contas de valor, mas essencialmente o que isso
‫é feito é transformá-los de strings em categoria.
‫Portanto, isso será atribuído quando o chamarmos.
‫Ele vai atribuir um valor numérico a cada categoria.
‫Então agora olhando para isso, realmente não faz sentido, certo?
‫Porque ainda se parecem com cordas.
‫No entanto, sob o capô, os pandas estão trocando isso como números.
‫Então o Alabama pode ser um, o Alasca pode ser, o Arizona pode ser três.
‫E podemos verificar isso indo, você tem categoria de estado ponto, gato quatro?
‫Então, estamos acessando o gato.
‫Lembra como acessamos a data e hora usando DETI?
‫Bem, agora estamos acessando a categoria códigos DOT são.
‫Ok, agora temos uma maneira de acessar nosso quadro de dados.
‫Pelo menos todos os valores da string.
‫Direito.
‫Agora foram convertidos em categorias porque veja aqui nós percorremos nosso quadro de dados e descobrimos se eles são
‫uma string ou não.
‫E mudamos suas duas categorias de tipo de dados e lhes demos ordem.
‫Portanto, agora temos todas essas categorias aqui e temos uma maneira de acessar o valor numérico.
‫Não que, ei, estou esfregando minhas mãos, vou sair daqui porque estou muito animado.
‫Mas embora tenhamos uma maneira de acessar nossos dados, é numérico.
‫Ainda temos um monte de valores ausentes.
‫Então, vamos escrever isso.
‫Vamos agradecer.
‫Então, obrigado a Pendas.
‫Categorias.
‫Agora temos uma maneira de acessar todos os nossos dados na forma de números.
‫Bela.
‫Mas ainda temos um monte de dados ausentes.
‫Vamos dar uma olhada nesse cheque.
‫Dados ausentes.
‫Portanto, temos o ponto Dhaif Tambe agora é um ponto alguns.
‫Agora, vamos obter algumas proporções aqui.
‫Direito.
‫Então, vamos dividir pelo comprimento, o quadro de dados.
‫Portanto, não temos valores ausentes nessas colunas aqui porque são todos zeros e temos OK, não há
‫muito ausente aí, mas a banda de uso tem 80 por cento de dados ausentes, 85 por cento de dados ausentes,
‫81 por cento.
‫Dados ausentes, 52 por cento.
‫Então, oh.
‫Noventa e três.
‫Minha nossa.
‫Talvez algo esteja acontecendo lá.
‫Provavelmente teríamos que fazê-lo se este fosse um conjunto de dados na parede em que estivéssemos trabalhando com um cliente, talvez pediríamos
‫a eles.
‫Mas, como é de Kagle, acessar um especialista no assunto provavelmente é muito difícil neste conjunto de dados.
‫Essas são algumas coisas que podemos explorar um pouco mais, mas temos a missão de criar um modelo de aprendizado de
‫máquina.
‫Então, embora possamos ter que fazer a seguir, é preencher esses valores ausentes.
‫Mas antes de fazermos isso, já que fizemos algumas alterações em nosso D. F. temp, vamos salvá-lo em um novo CSV.
‫Portanto, podemos, se apenas começarmos este bloco de notas do zero, podemos apenas importar nosso quadro de dados manipulado
‫e começar exatamente de onde estamos agora.
‫Portanto, salve os dados pré-processados.
‫E vá exportar o quadro de dados temporário atual, então vamos D. F. tentado a dizer, sim, vamos colocá-lo de volta na
‫pasta de dados.
‫Então, Bluebook.
‫Bluebook para bulldozes, e vamos chamá-lo de algo simples como tentar não ver
‫é muito bonito.
‫Queremos indexar falsos de águias.
‫Do contrário, vamos descobrir algumas coisas engraçadas quando fizermos o rahimpour e depois vamos importar.
‫Dados pré-processados, e agora você pode fazer isso em qualquer estágio em que estiver, certo?
‫Se você fez algumas alterações no quadro de dados temporário, decidi fazer agora porque passou pela minha
‫cabeça.
‫Você pode fazer isso em qualquer estágio em que estiver.
‫Se você atualizou algumas colunas, se você fez alguma engenharia de recursos, você pode exportá-lo, reimportá-lo dessa
‫forma.
‫Se você voltar em uma sessão posterior, não precisará fazer essas alterações novamente.
‫Você não precisa executar seu notebook de cima para baixo.
‫Você poderia simplesmente executá-lo daqui em diante, o que está escrito.
‫Ele se desenvolveu e você vai entrar.
‫Queremos ler agora.
‫Pague para ler o CSB.
‫Isso deve funcionar, eles devem relatar, e então se formos VDT temp, dot head, devemos ter exatamente o mesmo quadro
‫de dados com o qual estamos trabalhando agora.
‫Maravilhoso.
‫E então, novamente, vamos apenas nos lembrar de que temos muitos valores ausentes para lidar.
‫Lindo, só porque exportamos e reimportamos nosso diafragma não significa que nossos valores ausentes
‫foram controlados.
‫Provavelmente é isso que faremos, embora seja o que faremos no próximo vídeo,
‫enquanto trabalhamos para preparar nossos dados para um modelo de aprendizado de máquina, vamos começar a preencher alguns valores que
‫faltam.