‫Bueno, estamos haciendo un buen progreso en esto.
‫Hay un problema de regresión de precios en el último video, intentamos construir un modelo de aprendizaje automático.
‫Descubrimos que tenemos algunos datos que no están en formatos numéricos.
‫Verá aquí, tenemos algunas cadenas.
‫Y si marcamos D. F. , en realidad todos con los que estamos trabajando no me ayudaron mucho.
‫Mira, estas son cosas que vas a olvidar, por las que vas a pasar,
‫que vas a mezclar para hacer la temperatura.
‫Sigue siendo el mismo problema, ¿verdad?
‫Porque tenemos algunos valores aquí, algunas columnas que son numéricas y un montón que no lo son.
‫Entonces, ¿qué podemos hacer al respecto?
‫Bueno, ni siquiera.
‫Daniel, que estas haciendo?
‫Ni siquiera está trabajando con su marco de datos temporal.
‫Bien, todo esto es parte del juego, ¿verdad?
‫Cometer errores y luego volver atrás y arreglarlos.
‫Eso es parte de ser un científico de datos, mucha experimentación, por lo que una
‫forma en que podemos convertir todos nuestros datos de cadena o datos no numéricos en números es convertirlos en categorías de pandas.
‫Esa es.
‫Oh, ¿qué significa eso?
‫Así que convierta cadenas en categorías.
‫Ahora, ponlo aquí.
‫Una forma en que podemos convertir todos nuestros datos en números es convirtiéndolos en categorías de pandas.
‫Entonces, como el objeto de fecha y hora que vimos cuando importamos saudade, PANDAS tiene otro tipo de datos
‫llamado categoría.
‫Echemos un vistazo a la API de tipos de Pandas.
‫Oh, ahí vamos.
‫Probablemente esto sea un poco mejor.
‫Podemos ver esto aquí, tipos de API de supertaster.
‫¿Dónde podemos echar un vistazo a las funciones de esta utilidad, los tipos de datos, la funcionalidad relacionada? Aquí vamos.
‫Copiemos esto, pero leámoslo primero.
‫¿Que está pasando aqui?
‫Introspección diurna.
‫Así que el día es Buhle Taib es de tipo categórico pendas Tipo D convertir la entrada en anexar es solo un objeto de tipo D Objeto
‫de tipo de datos de Onomichi.
‫Bien, tenemos algunas opciones aquí.
‫Para echar un vistazo a los diferentes tipos de datos con pandas, pero como nos estamos enfocando en convertir cadenas en
‫categorías, veamos cómo lo hacemos.
‫Pongamos un pequeño enlace aquí.
‫Podemos comprobar los diferentes tipos de datos compatibles con pandas.
‫Sí.
‫Así que recuerde, gran parte del aprendizaje automático consiste básicamente en obtener algunos datos.
‫Lo que obtuvimos aquí y luego lo preparamos para que se ejecute con un modelo de aprendizaje automático existente que hemos elegido a partir
‫de ahora.
‫Las matemáticas de aprendizaje automático están aquí.
‫Entonces se trata de obtener algunas entradas, como un montón de datos que tenemos aquí, todo este tipo de
‫cosas aquí y luego masajearlas o, esencialmente, sí, esa es una buena palabra para eso, masajearlas de una manera que
‫funcione. con un modelo de aprendizaje automático.
‫Para que ese modelo de aprendizaje automático pueda encontrar los patrones.
‫Alguien más ha construido este modelo para nosotros y le vamos a agradecer mucho.
‫Y luego va a encontrar los patrones y nos dará algunos resultados, algunas predicciones, algunos patrones,
‫algunas etiquetas, algo así.
‫Y luego podemos evaluar qué tan bien funciona es lo que estamos haciendo aquí.
‫Estamos manipulando nuestras entradas para que funcionen con nuestro modelo de aprendizaje automático.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Recordemos que Tamberg lo hizo.
‫De lo que estamos trabajando, ¿de acuerdo?
‫Sí, hemos visto esto varias veces, esta es solo otra forma de verlo.
‫Siempre es una buena idea mirar sus datos.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es intentar usar uno de estos tipos de API.
‫Entonces, ¿qué podemos usar?
‫¿Hay una cadena de uno aquí?
‫Aquí vamos.
‫El tipo de API es String Daytop, ¿cómo usamos esta cadena?
‫Probemos esto para que el día de pago no se aplique a las horas, pero ¿la cadena es diurna, temperatura de DF?
‫El uso está prohibido, la advertencia del usuario está fuera, ¿por qué nuestra advertencia de uso no es una advertencia de uso fuera de.
‫¿Quién sabe?
‫Seguiré cometiendo ese error, pero veamos.
‫Bien, entonces es una fortaleza que la columna de prohibición de uso sea una cadena.
‫Ahora, podríamos hacer lo mismo para casi todas las demás columnas, pero ¿por qué revisar y escribir
‫tanto código?
‫Construyamos un pequeño bucle for.
‫Eso lo hace por nosotros.
‫Así que busque las columnas que contienen cadenas, porque si sabemos qué columnas contienen cadenas, podemos convertirlas en algún tipo
‫de número y nuestro modelo de aprendizaje automático estará feliz.
‫Entonces, para las columnas de etiquetas en DF diez, ahora voy a revisar este primero y luego haremos una retrospectiva después porque es
‫posible que esté viendo esto. No sé qué son los elementos temporales, pero tal vez desee
‫probarlo. fuera.
‫Tal vez quieras pausar el video y probarlo y me lo explicas veces.
‫Y si no, es correcto.
‫Vamos a revisarlo durante el día.
‫Ahora, todo lo que estamos haciendo es copiar algo como esto porque
‫estamos tratando de encontrar todas las columnas con cadenas y vamos a pasar esto en realidad es más contenido.
‫Eso es lo que dice la documentación.
‫Y vamos a pasar contenido aquí, así que esto tiene sentido, no sabes qué son los elementos, el intento de elementos a menos que lo hayas verificado, pero vamos
‫a buscar contenido de mano de obra y luego ' Vamos a comprobar si
‫el contenido es un tipo de datos de cadena.
‫Si.
‫Luego imprimiremos la etiqueta.
‫Ahora, es posible que pueda adivinar qué hace esto, pero si no, está bien.
‫Vamos a ver qué hace de todos modos, en caso de duda ejecute el código y llegamos aquí.
‫Bien, estas son todas las columnas que son tipos de datos de cadena.
‫¿Tiene sentido?
‫Si se pregunta qué hacen los artículos temporales, ¿tiene características?
‫Nuestro marco de datos es como un diccionario, que es lo que es.
‫Es un diccionario de claves y valores.
‫Las claves son los nombres de las columnas y los valores son los que ve en la columna.
‫Así que demos un pequeño ejemplo.
‫Si se pregunta qué elementos difíciles.
‫Lo hace como ejemplo, así que crearemos un diccionario de dictado aleatorio.
‫Él llama, seamos creativos Kiwan, él llama hola y Kaita, dice, bueno, tal vez puedas ser un poco más creativo
‫que yo, pero vamos a buscar valor clave en artículos de dólares al azar.
‫Así que mira cómo tenemos todos los elementos iguales aquí.
‫Elementos.
‫Vamos a ir a queramos Brent si esto está bien, y luego lo devolveremos y luego también iremos si esto es
‫un valor.
‫Valor maravilloso.
‫Entonces, si ha trabajado con diccionarios de Python antes, es posible que pueda saber qué va a pasar
‫aquí.
‫Bueno, ¿qué tenemos aquí?
‫Oh, ya veo, está impreso dos veces.
‫Eso es correcto.
‫Podemos entender lo que está sucediendo allí.
‫Entonces, esencialmente, lo que sucede aquí es por difamación, el contenido es básicamente las etiquetas son los nombres de las columnas y el contenido
‫es el contenido de la columna.
‫Así que esto es lo que está haciendo.
‫Este es este pequeño bucle brillante que nos dice todas las columnas que contienen el tipo de datos de cadena.
‫Maravilloso.
‫Entonces, ahora que sabemos eso, ¿qué podemos hacer?
‫Mmm.
‫Bueno, si tuviéramos que leer nuestra funcionalidad relacionada con los tipos de datos de pandas, no lo haremos.
‫Pero está en algún lugar aquí o allá.
‫O también puede buscar cómo cambiar el tipo de datos de una columna PANDAS.
‫Una de las cosas con las que podría tropezar es convertir cadenas en categorías en lugar de hablar de ellas.
‫Vamos.
‫Vayamos a ver que suceda.
‫Está bien.
‫Vamos a hacerlo.
‫Entonces, esto convertirá todos los valores de cadena en valores de categoría.
‫¿Y te preguntas por qué haríamos esto?
‫Bueno, eso tendrá mucho sentido en un segundo.
‫Entonces, para el sello, vamos a traer el mismo ciclo completo que escribimos antes de D. F. 10 artículos.
‫Y vamos a ir si la DP no se aplica.
‫Esta es una conversación bastante larga, el tipo que es ofensivo es básicamente el contenido de la cadena.
‫Si es cierto, queremos hacer una temp.
‫Queremos cambiar esa columna.
‫Así que mira aquí los nombres de las columnas.
‫Entonces queremos acceder a ese nombre de columna.
‫Queremos que sea igual al contenido.
‫Entonces, a la derecha, mantenga el nombre de la columna, pero cambie el contenido a una categoría de tipo.
‫Necesito deletrear esto bien, Kat.
‫Según lo ordenado.
‫Oh, Dios mío, ¿qué está pasando aquí?
‫Bueno, echemos un vistazo.
‫Lo que va a suceder, hmm, esto puede llevar un poco de tiempo, porque tenemos que
‫pasar por muchas columnas, pero vamos a precargar el próximo año.
‫Pero está bien porque estamos bombeando a través de esta hermosa D. F. información de punto temporal.
‫Oh, eché un vistazo aquí.
‫¿Qué está pasando?
‫¿Qué hemos cambiado?
‫Te daré una pista de algo aquí mientras es esto, así que ahora estos solían ser objetos como
‫solían ser cadenas.
‫Ahora los hemos cambiado por categorías.
‫Mmm.
‫Bueno, eso es interesante.
‫¿Qué significa esto?
‫Bueno, aquí es donde podemos tener un miembro de look.
‫Estamos tratando de asegurarnos de que todo nuestro marco de datos sea numérico para que no podamos pasar cadenas a un modelo de aprendizaje
‫automático.
‫Entonces, esto es lo que estamos trabajando para lograr una temperatura.
‫Veamos cuál comprobamos antes.
‫¿Fue el estado?
‫Hermosa.
‫Comprobemos el estado del punto de Sadaf Temp.
‫Mira las categorías, maravilloso.
‫Oh, ahí está el viejo Wyoming fiel.
‫Dígale a Wyoming y a todos los demás estados, de donde sea que sea y de todos los demás países, para ser honesto,
‫porque esto está en Internet.
‫Está bien.
‫Entonces tenemos categorías aquí.
‫Y lo que esto va a hacer es recordar cuándo hicimos el recuento de valores de estado.
‫¿Recuerdas cuando hicimos esto?
‫Entonces, si tuviéramos que pasar por todos estos porque recuerde cómo lo hicimos aquí y
‫hay algunas cosas, lo acabamos de cubrir y, vamos, explíquelos como ordenados, significa que ahora están ordenados.
‫Vea cómo el orden alfabético a a, a, a, c, b rectitud y a B.
‫Estos no se ordenan aquí mientras están ordenados por sus cuentas de valor, pero esencialmente lo que
‫se hace es convertirlo de cadenas en categoría.
‫Así que esto se va a asignar cuando lo llamamos.
‫Le asignará un valor numérico a cada categoría.
‫Entonces, ahora mirando esto, realmente no tiene sentido, ¿verdad?
‫Porque todavía parecen cuerdas.
‫Sin embargo, bajo el capó, los pandas los intercambian como números.
‫Entonces Alabama podría ser uno, Alaska podría serlo, Arizona podría ser tres.
‫Y podemos comprobarlo yendo, ¿tiene el punto de estado, categoría de gato cuatro?
‫Entonces estamos accediendo al gato.
‫¿Recuerdas cómo accedemos a la fecha y hora usando DETI?
‫Bueno, ahora estamos accediendo a la categoría donde se encuentran los códigos DOT.
‫Bien, ahora tenemos una forma de acceder a nuestro marco de datos.
‫Al menos todos los valores de cadena.
‫Derecha.
‫Ahora se han convertido en categorías porque mira aquí, recorremos nuestro marco de datos y averiguamos si son
‫una cadena o no.
‫Y hemos cambiado sus dos categorías de tipo de datos y les hemos ordenado.
‫Así que ahora tenemos todas estas categorías aquí y tenemos una forma de acceder al valor numérico.
‫No es que, oye, me estoy frotando las manos, voy a salir de aquí porque estoy muy emocionado.
‫Pero a pesar de que tenemos una forma de acceder a nuestros datos es numérica.
‫Todavía tenemos un montón de valores perdidos.
‫Así que escribamos esto.
‫Démosle las gracias.
‫Así que gracias a Pendas.
‫Categorías.
‫Ahora tenemos una forma de acceder a todos nuestros datos en forma de números.
‫Hermosa.
‫Pero todavía tenemos un montón de datos faltantes.
‫Echemos un vistazo a ese cheque.
‫Datos perdidos.
‫Así que tenemos Dhaif Tambe dot ahora es dot algunos.
‫Ahora, obtengamos algunas proporciones aquí.
‫Derecha.
‫Entonces, dividámoslo por la longitud, el marco de datos.
‫Entonces, no tenemos valores perdidos en estas columnas aquí porque estos son todos ceros y luego tenemos OK, así que
‫no falta mucho allí, pero la banda de uso tiene el 80 por ciento de los datos faltantes, el 85 por ciento de los datos faltantes,
‫el 81 por ciento.
‫Faltan datos, 52 por ciento.
‫Entonces, oh.
‫Noventa y tres.
‫Dios mío.
‫Quizás algo esté pasando allí.
‫Probablemente tendríamos que hacerlo si este fuera un conjunto de datos en el muro en el que estábamos trabajando con un cliente, tal vez
‫les preguntaríamos.
‫Pero dado que es de Kagle, acceder a un experto en la materia probablemente sea bastante difícil en este conjunto de datos.
‫Estas son algunas de las cosas que podríamos explorar un poco más, pero nuestra misión es crear un modelo de aprendizaje
‫automático.
‫Entonces, aunque lo siguiente que tengamos que hacer es completar estos valores faltantes.
‫Pero antes de hacer eso, ya que hemos realizado algunos cambios en nuestro D. F. temp, lo guardaremos en un nuevo CSV.
‫Así que podemos si tuviéramos que comenzar este cuaderno desde cero, simplemente podemos importar nuestro marco de datos
‫manipulado y comenzar exactamente donde estamos ahora.
‫Así que guarde los datos preprocesados.
‫Y vaya a exportar el marco de datos temporal actual, así que iremos a D. F. tentado a decir, sí, lo volveremos a poner en la
‫carpeta de datos.
‫Así que Bluebook.
‫Bluebook para excavadoras, y lo vamos a llamar simplemente algo simple como tratar de no ver
‫que es muy hermoso.
‫Queremos indexar el falso de las águilas.
‫De lo contrario, se nos ocurrirán algunas cosas divertidas cuando lo hagamos y luego lo vayamos a importar.
‫Datos preprocesados, y ahora puede hacer esto para cualquier etapa en la que se encuentre, ¿verdad?
‫Si ha realizado algunos cambios en el marco de datos temporal, simplemente decidí hacerlo ahora porque se me pasó por
‫la cabeza.
‫Puedes hacerlo en cualquier etapa en la que te encuentres.
‫Si ha actualizado algunas columnas, si ha realizado alguna ingeniería de funciones, puede exportarlas y volver a importarlas de
‫esa forma.
‫Si regresa en una sesión posterior, no es necesario que vuelva a realizar esos cambios.
‫No es necesario que ejecute su cuaderno desde la parte superior.
‫Podrías ejecutarlo de aquí en adelante, que está escrito.
‫Se trasladó y seguirás.
‫Queremos leerlo ahora.
‫Paga para leer CSB.
‫Esto debería funcionar, deberían informarlo, y luego, si cambiamos la temperatura de VDT, dot head, deberíamos tener exactamente el mismo marco
‫de datos con el que estamos trabajando ahora.
‫Maravilloso.
‫Y así, nuevamente, nos recordaremos a nosotros mismos que tenemos muchos valores faltantes con los que lidiar.
‫Hermoso, solo porque exportamos y reimportamos nuestro diafragma no significa que nuestros valores perdidos hayan
‫sido manejados.
‫Así que eso es probablemente lo que vamos a hacer mientras que es lo que
‫vamos a hacer en el siguiente video mientras trabajamos para preparar nuestros datos para un modelo de aprendizaje automático, comencemos a completar algunos
‫valores faltantes.