‫เรากำลังก้าวหน้าไปได้ดีในเรื่องนี้
‫มีปัญหาการถดถอยราคา
‫ในวิดีโอที่แล้ว เราพยายามสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫เราได้เรียนรู้ว่าเรามีข้อมูลบางอย่างที่ไม่อยู่ในรูปแบบตัวเลข
‫ดูตรงนี้สิ เรามีข้อผูกมัด และถ้าเราตรวจสอบ
‫DF โอ้ จริงๆ แล้ว เรากำลังทำงานกับ DF Temp
‫แย่ของฉัน C นี่คือสิ่งที่คุณกำลังจะลืม ที่คุณจะผ่านไป ที่คุณจะสับสน
‫DF Temp ก็ยังมีปัญหาเหมือนเดิมใช่ไหม?
‫เนื่องจากเรามีค่าบางอย่างที่นี่ บางคอลัมน์ที่เป็นตัวเลขและทั้งกลุ่มที่ไม่ใช่
‫แล้วเราจะทำอะไรกับมันได้บ้าง?
‫ไม่แม้แต่
‫แดเนียล คุณกำลังทำอะไร?
‫คุณไม่ได้ทำงานกับกรอบข้อมูลชั่วคราวของคุณด้วยซ้ำ
‫โอเค นี่เป็นส่วนหนึ่งของเกมใช่ไหม
‫ทำผิดแล้วกลับไปแก้ไข
‫นั่นเป็นส่วนหนึ่งของการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
‫การทดลองมากมาย
‫วิธีหนึ่งที่เราสามารถเปลี่ยนข้อมูลสตริงหรือข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขให้เป็นตัวเลขได้ก็คือการแปลงเป็นหมวดหมู่ของหมีแพนด้า
‫หมายความว่าไง?
‫ดังนั้นให้แปลงสตริงเป็นหมวดหมู่
‫ตอนนี้ฉันจะวางมันไว้ที่นี่
‫วิธีหนึ่งที่เราสามารถเปลี่ยนข้อมูลทั้งหมดของเราให้เป็นตัวเลขได้คือการแปลงเป็นหมวดหมู่แพนด้า
‫เช่นเดียวกับวัตถุ datetime ที่เราเห็นเมื่อเรานำเข้าวันที่ขาย PANDAS มีประเภทข้อมูลอื่นที่เรียกว่าหมวดหมู่
‫มาดู API ของ Pandas types กัน
‫เอาล่ะเราไปกันเถอะ
‫แบบนี้น่าจะดีกว่านิดหน่อย
‫เราสามารถเห็นสิ่งนี้ได้ที่นี่
‫ดังนั้น pandas dot API types
‫เราจะดูเรื่องนี้ได้ที่ไหน?
‫ฟังก์ชันยูทิลิตี้ ชนิดข้อมูล ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง
‫งั้นเราไปกันเลย
‫ลองคัดลอกสิ่งนี้ แต่ขอเพียงแค่อ่านออกก่อน
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫วิปัสสนาประเภท D
‫ดังนั้นประเภท D เป็นประเภทลูกเป็นประเภทหมวดหมู่
‫โอเค pandas d type แปลงอินพุตเป็น pandas only d type object บนวัตถุประเภทข้อมูล numpy
‫ตกลง.
‫ดังนั้นเราจึงมีตัวเลือกบางอย่างที่นี่
‫เพื่อดูข้อมูลประเภทต่างๆ กับแพนด้า
‫แต่เนื่องจากเรามุ่งเน้นที่การแปลงสตริงเป็นหมวดหมู่ มาดูกันว่าเราทำอย่างไร
‫มาแปะลิงค์ไว้ตรงนี้สักหน่อย
‫เราตรวจสอบข้อมูลประเภทต่างๆ ที่เข้ากันได้กับแพนด้าได้ที่นี่
‫ดังนั้น โปรดจำไว้ว่า แมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากได้รับข้อมูลมาโดยพื้นฐานแล้ว สิ่งที่เราได้มาและเตรียมมันให้ทำงานด้วยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีอยู่ซึ่งเราเลือกจากแมปแมชชีนเลิร์นนิงไม่ได้อยู่ที่นี่
‫ดังนั้นจึงเป็นเรื่องเกี่ยวกับการรับอินพุต
‫ตกลง.
‫ข้อมูลทั้งหมดที่เรามีที่นี่
‫ของพวกนี้ทั้งหมดที่นี่แล้วนวดมัน หรือจริงๆ แล้ว นั่นเป็นคำที่ดีสำหรับมัน
‫การนวดในลักษณะที่ทำงานร่วมกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫เพื่อให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถค้นหารูปแบบได้
‫มีคนอื่นสร้างโมเดลนี้ให้เราและเราอยากจะขอบคุณพวกเขามาก
‫จากนั้นมันจะหารูปแบบและให้ผลลัพธ์แก่เรา
‫โอเค การคาดคะเน แบบแผน ฉลาก อะไรประมาณนั้น
‫แล้วเราก็สามารถประเมินได้ว่าสิ่งที่เราทำอยู่นี้ทำได้ดีเพียงใด
‫เรากำลังจัดการอินพุตของเราเพื่อทำงานกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเรา
‫มาดูกันเลย
‫ขอเตือนตัวเองของหัวชั่วคราว
‫ของสิ่งที่เรากำลังทำงานด้วย
‫ตกลง.
‫ใช่ เราเคยเห็นสิ่งนี้มาสองสามครั้งแล้ว
‫นี่เป็นเพียงอีกวิธีหนึ่งในการดู
‫เป็นความคิดที่ดีที่จะดูข้อมูลของคุณเสมอ
‫ดังนั้นสิ่งที่เราอาจทำได้คือพยายามใช้ API ประเภทใดประเภทหนึ่งเหล่านี้
‫แล้วเราจะใช้อะไรได้บ้าง?
‫มีสตริงหนึ่งที่นี่หรือไม่?
‫ไปเลย.
‫ประเภท IP เป็นประเภทสตริง D
‫เราจะใช้สิ่งนี้ได้อย่างไรคือสตริงประเภทสตริง D
‫ตกลง.
‫มาลองดูกัน
‫ประเภท API ที่ต้องชำระเงิน
‫เป็นสตริง d ชนิด def temp
‫ห้ามใช้งาน คำเตือน มีไหม?
‫เหตุใดจึงมีคำเตือนการใช้งาน
‫ไม่ต้องใช้เครื่องเตือนความจำ?
‫ฉันไม่รู้.
‫ใครจะรู้?
‫ฉันจะทำผิดพลาดต่อไป แต่ขอตรวจสอบ
‫ตกลง.
‫ดังนั้นมันจึงเป็นสตริง
‫คอลัมน์วงการใช้งานเป็นสตริง
‫ตอนนี้เราสามารถทำสิ่งเดียวกันได้เกือบทุกคอลัมน์ แต่ทำไมเราต้องเขียนโค้ดมากขนาดนั้นด้วยล่ะ
‫มาสร้างลูปกันสักหน่อย
‫ที่ทำเพื่อเรา
‫สบายดี.
‫คอลัมน์ที่มีสตริง
‫เพราะถ้าเรารู้ว่าคอลัมน์ใดมีสตริง เราก็สามารถแปลงเป็นตัวเลขได้ และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องก็จะมีความสุข
‫ดังนั้นสี่คอลัมน์ป้ายกำกับใน Def Temp
‫ตอนนี้ฉันกำลังจะผ่าน 1/1 นี้ แล้วเราจะย้อนกลับไปดูในภายหลัง เพราะคุณอาจกำลังดูสิ่งนี้อยู่
‫ฉันไม่รู้ว่ารายการชั่วคราวของ DF คืออะไร แต่บางทีคุณอาจต้องการลองใช้ดู
‫บางทีคุณอาจต้องการหยุดวิดีโอชั่วคราวแล้วลองใช้และอธิบายให้ฉันฟัง ไม่ใช่พิมพ์
‫และถ้าไม่ใช่ก็ไม่เป็นไร
‫เราจะผ่านมันไปได้ในเวลา D ในตอนนี้
‫ทั้งหมดที่เราทำคือเราแค่คัดลอกสิ่งนี้เพราะเรากำลังพยายามค้นหาคอลัมน์ทั้งหมดที่มีสตริงและเรากำลังจะผ่านสิ่งนี้
‫หรือจริงๆแล้วนี่คือเนื้อหาเพิ่มเติม
‫นั่นคือสิ่งที่เอกสารกล่าว
‫และเราจะส่งต่อเนื้อหาที่นี่
‫ดังนั้นสิ่งนี้จึงสมเหตุสมผล
‫คุณไม่รู้ว่าไอเท็ม DF ทำอะไรได้บ้าง เว้นแต่คุณจะตรวจสอบแล้ว แต่เรากำลังจะไปหาเนื้อหาป้ายกำกับ
‫จากนั้นเราจะตรวจสอบว่าเนื้อหานั้นเป็นประเภทข้อมูลสตริงหรือไม่
‫ใช่.
‫จากนั้นเราจะพิมพ์ฉลาก
‫ตอนนี้ คุณอาจเดาได้แล้วว่าสิ่งนี้ใช้ทำอะไร แต่ถ้าไม่ใช่ ก็ไม่เป็นไร
‫เราจะมาดูกันว่าจะทำอย่างไรต่อไป
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัสและเรามาถึงที่นี่
‫นี่คือคอลัมน์ทั้งหมดที่เป็นประเภทข้อมูลสตริง
‫มันสมเหตุสมผลหรือไม่?
‫หากคุณสงสัยว่ารายการ DF temp ทำอะไรได้บ้าง?
‫มันปฏิบัติต่อ dataframe ของเราเหมือนพจนานุกรม มันคืออะไรใช่มั้ย?
‫เป็นพจนานุกรมของคีย์และค่านิยม
‫ตกลง.
‫คีย์ของชื่อคอลัมน์และค่าต่างๆ คือสิ่งที่คุณจะเห็นในคอลัมน์
‫ลองยกตัวอย่างเล็กน้อย
‫หากคุณสงสัยว่ารายการเริ่มต้นอะไร
‫ทำ.
‫นี่คือตัวอย่าง
‫ดังนั้นเราจะสร้างพจนานุกรม dict แบบสุ่ม เท่ากับ Let's be creative key one เท่ากับ hello และ two เท่ากับ
‫บางทีคุณอาจมีความคิดสร้างสรรค์มากกว่าฉันนิดหน่อย แต่เราจะไปหาค่าคีย์ในรายการดิ๊กแบบสุ่ม
‫มาดูกันว่าเราได้ของมาแค่ไหนแล้ว
‫ขึ้นกับที่นี่เหมือนกัน
‫รายการจุด
‫เรากำลังจะไป
‫เราต้องการพิมพ์ว่านี่คือคีย์ แล้วเราจะส่งต่อให้
‫แล้วเราก็จะไปเช่นกัน
‫ถ้านี่คือค่า
‫ค่า.
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้น หากคุณเคยทำงานกับพจนานุกรม Python มาก่อน คุณจะสามารถบอกได้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นที่นี่
‫เราได้อะไรที่นี่?
‫อ้อเข้าใจแล้ว.
‫มันถูกพิมพ์ออกมาสองครั้ง
‫ไม่เป็นไร.
‫เราสามารถรับสิ่งที่เกิดขึ้นที่นั่นได้
‫โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่คือสำหรับเนื้อหาที่มีป้ายกำกับ โดยทั่วไปแล้วจะติดป้ายกำกับชื่อคอลัมน์ และเนื้อหาก็คือเนื้อหาของคอลัมน์
‫นี่คือสิ่งที่กำลังทำอยู่
‫นี่เป็นส่วนเล็กๆ ที่ยอดเยี่ยมสำหรับลูปที่จะบอกเราถึงคอลัมน์ทั้งหมดที่มีประเภทข้อมูลสตริง
‫มหัศจรรย์.
‫เมื่อรู้แล้วเราจะทำอย่างไร?
‫อืม.
‫ถ้าเราจะอ่านฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับประเภทข้อมูลแพนด้าของเรา
‫ถูกต้อง เราจะไม่ทำอย่างนั้น
‫แต่มันอยู่ที่ไหนสักแห่งที่นี่หรือที่ไหนสักแห่งในนั้น
‫หรือคุณอาจค้นหาวิธีเปลี่ยนประเภทข้อมูลของคอลัมน์แพนด้าก็ได้
‫สิ่งหนึ่งที่คุณอาจสะดุดคือการแปลงสตริงเป็นหมวดหมู่แทนที่จะพูดถึงมัน
‫แดเนียล มาเถอะ
‫เอาล่ะ
‫มาโค้ดกันเลย
‫มาดูกันว่ามันเกิดขึ้น
‫เอาล่ะ เอาล่ะ เอาล่ะ ไปกันเถอะ
‫ดังนั้นสิ่งนี้จะเปลี่ยนค่าสตริงทั้งหมดให้เป็นค่าหมวดหมู่
‫และคุณสงสัยว่าทำไมเราถึงทำเช่นนี้?
‫มันจะสมเหตุสมผลมากในไม่กี่วินาที
‫ดังนั้นสำหรับป้ายกำกับ เราจะนำสิ่งเดียวกันกับลูปที่เราเขียนขึ้นก่อนรายการ DF temp
‫และเรากำลังจะไปถ้า peed บน API นี้ค่อนข้างยาวประเภทหนึ่งคือประเภทสตริง D ที่เต็มปาก ดังนั้นโดยพื้นฐานแล้วคือเนื้อหาของสตริง
‫ถ้าจริงเราต้องการ def temp
‫เราต้องการเปลี่ยนคอลัมน์นั้น
‫โปรดดูชื่อคอลัมน์ที่นี่
‫ดังนั้นเราจึงต้องการเข้าถึงชื่อคอลัมน์นั้น
‫เราต้องการตั้งค่าให้เท่ากับเนื้อหา
‫ดังนั้นให้เขียนชื่อคอลัมน์ไว้แต่เปลี่ยนเนื้อหาเป็นประเภทประเภท
‫ฉันต้องสะกดให้ถูกต้อง
‫ดอทแมว.
‫ตามที่สั่ง.
‫คุณพระช่วย.
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫มาดูกันดีกว่า
‫จะเกิดอะไรขึ้น?
‫อืม.
‫อาจใช้เวลาสักครู่เพราะเราต้องผ่านคอลัมน์จำนวนมาก แต่เราจะโหลดเซลล์จูปิเตอร์ถัดไปล่วงหน้าใช่ไหม
‫เพราะเรากำลังดูข้อมูล DF temp dot ที่สวยงามนี้
‫ลองดูที่นี่
‫เกิดอะไรขึ้น?
‫เราเปลี่ยนแปลงอะไรไปบ้าง?
‫ฉันจะให้คำแนะนำบางอย่างที่นี่
‫มันคือสิ่งนี้
‫ตอนนี้สิ่งเหล่านี้เคยเป็นวัตถุ โอเค?
‫พวกเขาเคยเป็นสตริง
‫ตอนนี้เราได้เปลี่ยนเป็นหมวดหมู่แล้ว
‫อืม.
‫นั่นน่าสนใจ
‫สิ่งนี้หมายความว่า?
‫ดี.
‫อ่าาา
‫นี่คือที่ที่เราจะได้เห็น
‫โปรดจำไว้ว่า เรากำลังพยายามตรวจสอบให้แน่ใจว่า dataframe ทั้งหมดของเราเป็นตัวเลข ดังนั้นเราจึงไม่สามารถส่งสตริงไปยังโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้
‫นี่คือสิ่งที่เรากำลังดำเนินการอยู่ ค่าชั่วคราวของ DF
‫มาดูกันว่าเราเคยเช็คอันไหนมาก่อนบ้าง?
‫มันเป็นรัฐหรือไม่?
‫สวยงาม.
‫มาเช็คกัน
‫ดังนั้น def temp dot state ไม่ใช่ cat หมวดหมู่
‫มหัศจรรย์.
‫มีไวโอมิงผู้ซื่อสัตย์เก่า
‫พูดตามตรงไปยังไวโอมิงและทุกรัฐ ไม่ว่าคุณจะมาจากที่ใดและทุก ๆ ประเทศ พูดตามตรง เพราะนี่คือบนอินเทอร์เน็ต
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นเราจึงมีหมวดหมู่ที่นี่
‫และสิ่งที่จะทำคือจำเมื่อเรานับค่าสถานะ
‫จำเมื่อเราทำเช่นนี้?
‫ถ้าเราต้องผ่านทั้งหมดนี้เพราะจำได้ว่าเราทำอะไรบนนี้ มีบางสิ่งที่เราเพิ่งพูดถึงที่นี่
‫แล้วคุณจะมาอธิบายตามวิธีการสั่ง
‫ตอนนี้ได้รับคำสั่งเหล่านี้
‫ดูวิธีการเรียงตามตัวอักษร
‫ค่ะ.
‫ค่ะ ค่ะ ค่ะ
‫ดู?
‫ถูกทั้งหมด.
‫และก็ไม่มี
‫สิ่งเหล่านี้ไม่ได้เรียงลำดับที่นี่ในขณะที่เรียงลำดับตามมูลค่า
‫แต่โดยพื้นฐานแล้วสิ่งที่ทำคือเปลี่ยนจากสตริงเป็นหมวดหมู่
‫นี่จึงจะกำหนดเมื่อเราเรียกสิ่งนี้ว่า
‫มันจะกำหนดค่าตัวเลขให้กับแต่ละหมวดหมู่
‫เมื่อดูจากนี้แล้ว มันไม่สมเหตุสมผลเลยใช่ไหม?
‫เพราะสิ่งเหล่านี้ยังดูเหมือนสตริง
‫อย่างไรก็ตาม ภายใต้ประทุน หมีแพนด้าปฏิบัติต่อสิ่งเหล่านี้เป็นตัวเลข
‫แอละแบมาอาจเป็นหนึ่ง อลาสก้าอาจเป็นสอง แอริโซนาอาจเป็นสาม
‫และเราสามารถตรวจสอบได้โดยไปที่ def temp, dot state dot cat four หมวดหมู่
‫ดังนั้นเราจึงเข้าถึงแมว
‫จำได้ไหมว่าเราเข้าถึงวันที่เวลาโดยใช้วันที่ได้อย่างไร
‫ตอนนี้เรากำลังเข้าถึงบาร์โค้ดหมวดหมู่
‫เอาล่ะ ตอนนี้เรามีวิธีที่สามารถเข้าถึง data frame ของเราได้แล้ว
‫อย่างน้อยค่าสตริงทั้งหมดถูกต้อง
‫ตอนนี้ถูกแปลงเป็นหมวดหมู่แล้วเพราะดูที่นี่เราวนรอบ data frame ของเราและเราพบว่ามันเป็นสตริงหรือไม่
‫และเราได้เปลี่ยนประเภทข้อมูลเป็นหมวดหมู่และได้จัดลำดับให้
‫ตอนนี้เรามีหมวดหมู่ทั้งหมดที่นี่ และเรามีวิธีเข้าถึงค่าตัวเลข
‫ใคร?
‫ไม่ว่า.
‫เฮ้ฉันกำลังถูมือของฉันด้วยกัน
‫คุณอาจไม่ได้ยินอย่างนั้นเพราะฉันตื่นเต้นมาก
‫แม้ว่าเราจะมีวิธีการเข้าถึงข้อมูลของเราในรูปแบบตัวเลข แต่เราก็ยังมีค่าที่หายไปทั้งหมด
‫ลองเขียนสิ่งนี้ลงไป
‫มาขอบคุณกันหน่อย
‫ดังนั้นต้องขอบคุณแพนด้า
‫หมวดหมู่
‫ตอนนี้เรามีวิธีเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดของเราในรูปแบบตัวเลขแล้ว
‫สวยงาม.
‫แต่เรายังมีข้อมูลที่ขาดหายไปมากมาย
‫มาดูเช็คกัน
‫ไม่มีข้อมูล
‫ตอนนี้เราได้ DF temp dot แล้ว
‫มีบ้าง.
‫ทีนี้ลองหาอัตราส่วนตรงนี้กัน
‫ถูกต้อง.
‫ลองหารมันด้วยความยาวของดาต้าเฟรม
‫เรามีค่าที่น่าทึ่ง 9 ค่าในคอลัมน์เหล่านี้ เพราะนี่คือศูนย์ทั้งหมด แล้วเราก็มี
‫โอเค ไม่มีอะไรหายไปมากนัก แต่วงการใช้งานมีข้อมูลที่ขาดหายไป 80%
‫ข้อมูลสูญหาย 85% ข้อมูลสูญหาย 81% ข้อมูลสูญหาย 52%
‫ดังนั้น 93 พระเจ้าของฉัน อาจมีบางอย่างเกิดขึ้นที่นั่น
‫เราอาจจะต้อง
‫หากนี่เป็นชุดข้อมูลที่เรากำลังทำงานกับลูกค้า บางทีเราอาจถามพวกเขา
‫แต่เนื่องจากมาจาก Kaggle การเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่องจึงค่อนข้างยากสำหรับชุดข้อมูลนี้
‫นี่คือสิ่งที่เราอาจสำรวจเพิ่มเติมอีกเล็กน้อย แต่เราอยู่ในภารกิจของเราที่จะสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง
‫สิ่งที่เราต้องทำต่อไปคือการเติมค่าที่หายไปเหล่านี้
‫แต่ก่อนที่เราจะทำอย่างนั้น เนื่องจากเราได้ทำการเปลี่ยนแปลงบางอย่างใน DF temp ของเรา เราจะบันทึกลงใน CSV ใหม่เพื่อให้เราทำได้
‫หากเราเพิ่งเริ่มต้นสมุดบันทึกนี้จาก Fresh เราสามารถนำเข้ากรอบข้อมูลที่จัดการแล้วเริ่มต้นตรงที่เราอยู่ตอนนี้
‫เพื่อบันทึกข้อมูลก่อนกระบวนการ
‫และเราส่งออก temp dataframe ปัจจุบัน ดังนั้นเราจะไป diff temp เป็น CSV เราจะใส่กลับเข้าไปในโฟลเดอร์
‫data
‫สมุดสีฟ้าดังนั้น
‫Playbook สำหรับรถปราบดิน
‫และเราจะเรียกมันว่าง่ายๆ เช่น train temp ไม่ใช่ CSB
‫สวยงาม.
‫ฉันต้องการสร้างดัชนีเท่ากับเท็จ
‫มิฉะนั้น เราจะเกิดเรื่องตลกขึ้นมาเมื่อเรานำเข้าใหม่
‫แล้วเราจะนำเข้า
‫ข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้า
‫และตอนนี้คุณสามารถทำสิ่งนี้ได้ในทุกช่วงที่คุณอยู่ใช่มั้ย?
‫หากคุณได้ทำการเปลี่ยนแปลงบางอย่างกับกรอบข้อมูลชั่วคราว
‫ฉันเพิ่งตัดสินใจทำตอนนี้เพราะมันคิดในใจ
‫คุณสามารถทำได้ทุกระดับที่คุณอยู่
‫หากคุณได้อัปเดตบางคอลัมน์ หากคุณได้ทำวิศวกรรมคุณลักษณะบางอย่าง คุณสามารถส่งออกและนำเข้าใหม่ด้วยวิธีนั้นได้
‫หากคุณกลับมาในเซสชันภายหลัง คุณไม่จำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นอีก
‫คุณไม่จำเป็นต้องเรียกใช้โน้ตบุ๊กจากด้านบน
‫คุณสามารถเรียกใช้จากที่นี่
‫ไม่นะ เราเพิ่งเขียนมันไปที่ไฟล์
‫แดเนียล มาเถอะ เราอยากอ่านมันแล้ว
‫หน้าแปด.
‫บอกเลยว่าเท่มาก
‫นี้ควรจะทำงาน
‫พวกเขาควรนำเข้าอีกครั้ง
‫แล้วถ้าเราต้องการ def temp head เราควรจะมี data frame เดียวกันกับที่เรากำลังทำงานอยู่ตอนนี้
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้น อีกครั้ง เราจะเตือนตัวเองว่าเรามีค่านิยมที่ขาดหายไปมากมายที่ต้องจัดการ
‫สวยงาม.
‫เพียงเพราะเราส่งออกและนำเข้าใหม่ DataFrame ไม่ได้หมายความว่าค่าที่หายไปของเราได้รับการจัดการแล้ว
‫นั่นอาจเป็นสิ่งที่เรากำลังจะทำ
‫นี่คือสิ่งที่เรากำลังจะทำในวิดีโอหน้า ในขณะที่เรากำลังเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫เรามาเริ่มเติมค่าที่ขาดหายไปกัน