‫Bu konuda iyi ilerleme kaydediyoruz.
‫Fiyat gerilemesi sorunu var.
‫Son videoda bir makine öğrenimi modeli oluşturmaya çalıştık.
‫Sayısal formatta olmayan bazı verilerimiz olduğunu öğrendik.
‫Burada bazı dizelerimiz var ve eğer kontrol edersek.
‫DF Oh, aslında biz DF Temp ile çalışıyoruz.
‫Benim hatam C Bunlar unutacağınız, yaşayacağınız ve karıştıracağınız
‫şeyler.
‫Yani DF Temp hala aynı sorun, değil mi?
‫Çünkü burada bazı değerlerimiz, sayısal olan ve olmayan bir sürü sütunumuz var.
‫Peki bu konuda ne yapabiliriz?
‫Şey, hatta değil.
‫Daniel, ne yapıyorsun?
‫Geçici veri çerçevenizle bile çalışmıyorsunuz.
‫Pekala, bunların hepsi oyunun bir parçası, değil mi?
‫Hatalar yapmak ve sonra geri dönüp onları düzeltmek.
‫Bu, veri bilimcisi olmanın bir parçasıdır.
‫Bir sürü deney.
‫Dolayısıyla, tüm dize verilerimizi veya sayısal olmayan verilerimizi sayılara dönüştürmenin bir yolu, bunları PANDAS kategorilerine
‫dönüştürmektir.
‫Bu ne demek oluyor?
‫Bu yüzden dizeleri kategorilere dönüştürün.
‫Şimdi buraya koyacağım.
‫Tüm verilerimizi sayılara dönüştürebilmemizin bir yolu da onları PANDAS kategorilerine dönüştürmektir.
‫Satış tarihini içe aktardığımızda gördüğümüz datetime nesnesi gibi, PANDAS da kategori adında başka bir veri türüne
‫sahiptir.
‫Pandas types API'sine bir göz atalım.
‫İşte oldu.
‫Bu muhtemelen biraz daha iyi.
‫Bunu burada görebiliriz.
‫Yani pandalar nokta API türleri.
‫Buna nereden bakabiliriz?
‫Yardımcı fonksiyonlar, veri tipleri, ilgili işlevler.
‫İşte başlıyoruz.
‫Bunu kopyalayalım, ama önce okuyalım.
‫Burada neler oluyor?
‫D tipi iç gözlem.
‫Yani D tipleri top tipidir, kategorik tiptir.
‫Tamam, pandas d tipi girdiyi numpy veri tipi nesnesinde yalnızca pandas d tipi bir nesneye dönüştürür.
‫Tamam.
‫Yani burada birkaç seçeneğimiz var.
‫Pandas ile farklı veri türlerine göz atmak için.
‫Ancak dizeleri kategorilere dönüştürmeye odaklandığımızdan, bunu nasıl yapacağımızı görelim.
‫Buraya küçük bir bağlantı koyalım.
‫Pandas ile uyumlu farklı veri tiplerini buradan kontrol edebiliriz.
‫Unutmayın, makine öğreniminin çoğu temelde bazı verileri almaktır, burada sahip olduklarımız ve daha sonra makine öğrenimi haritamızdan seçtiğimiz
‫mevcut bir makine öğrenimi modeliyle çalıştırmak için hazırlamak burada değildir.
‫Yani bazı girdiler elde etmekle ilgili.
‫Tamam.
‫Elimizde bir sürü veri var.
‫Buradaki tüm bu tür şeyler ve sonra masaj yapmak ya da esasen, evet, bu bunun için iyi bir kelime.
‫Bir makine öğrenimi modeliyle çalışacak şekilde düzenlenmesi.
‫Böylece makine öğrenimi modeli örüntüyü bulabilir.
‫Bu modeli bizim için başka biri inşa etti ve onlara çok teşekkür edeceğiz.
‫Ve sonra kalıpları bulacak ve bize bazı çıktılar verecek.
‫Tamam, bazı tahminler, bazı kalıplar, bazı etiketler, bunun gibi bir şey.
‫Sonra da burada yaptığımız şeyin ne kadar işe yaradığını değerlendirebiliriz.
‫Makine öğrenimi modelimizle çalışmak için girdilerimizi manipüle ediyoruz.
‫Bir bakalım.
‫Kendimize geçici kafayı hatırlatalım.
‫Neyle çalıştığımızı.
‫Tamam.
‫Evet, bunu birkaç kez gördük.
‫Bu, olaya bakmanın başka bir yoludur.
‫Verilerinize bakmak her zaman iyi bir fikirdir.
‫Bu yüzden bu API türlerinden birini kullanmayı deneyebiliriz.
‫Peki ne kullanabiliriz?
‫Burada bir tel var mı?
‫İşte başlıyoruz.
‫IP tipleri string D tipidir.
‫Bunu nasıl kullanacağız string D tipi string.
‫Tamam.
‫Şunu bir deneyelim.
‫Yani ücretli API türleri.
‫Bu dize d tipi def temp.
‫Kullanım yasaklı uyarı var mı?
‫Neden bir kullanım uyarısı var?
‫Uyarı alarmı kullanılmayacak mı?
‫Bilmiyorum.
‫Kim bilir?
‫Bu hatayı yapmaya devam edeceğim ama bir kontrol edelim.
‫Tamam.
‫Yani bu bir dize.
‫Kullanım bandı sütunu bir dizedir.
‫Şimdi aynı şeyi neredeyse diğer tüm sütunlar için de yapabiliriz, ama neden bu kadar çok kod yazalım
‫ki?
‫Küçük bir for döngüsü oluşturalım.
‫Bu bizim için yeterli.
‫Çok iyi.
‫Dizeler içeren sütunlar.
‫Çünkü hangi sütunların dizeler içerdiğini bilirsek, bunları bir tür sayıya dönüştürebiliriz ve
‫makine öğrenimi modelimiz mutlu olur.
‫Yani Def Temp'de dört etiket sütunu.
‫Şimdi bu 1/1'in üzerinden geçeceğim ve daha sonra geriye doğru inceleyeceğiz çünkü buna bakıyor
‫olabilirsiniz, DF geçici öğelerinin ne olduğunu bilmiyorum ama belki denemek istersiniz.
‫Belki bir videoyu durdurup denemek istersiniz ve bunu bana siz açıklarsınız, tipler değil.
‫Olmazsa da sorun değil.
‫Şimdi D zamanını gözden geçireceğiz.
‫Yaptığımız tek şey bunun gibi bir şeyi kopyalamak çünkü dizeleri olan tüm sütunları
‫bulmaya çalışıyoruz ve bunu aktaracağız.
‫Ya da aslında bu daha fazla içerik.
‫Belgelerde böyle yazıyor.
‫Ve içeriği buradan geçireceğiz.
‫Yani bu mantıklı.
‫Kontrol etmediğiniz sürece DF items öğelerinin ne işe yaradığını bilemezsiniz, ancak etiket içeriğine gideceğiz
‫ve ardından içeriğin bir dize veri türü olup olmadığını kontrol edeceğiz.
‫Evet.
‫Sonra etiketi yazdıracağız.
‫Şimdi, bunun ne işe yaradığını tahmin edebilirsiniz, ancak tahmin edemiyorsanız, sorun değil.
‫Yine de ne olacağını göreceğiz.
‫Şüpheniz varsa, kodu çalıştırın ve buraya geldik.
‫Yani bunlar, dize veri türleri olan tüm sütunlardır.
‫Bu mantıklı mı?
‫DF geçici öğelerinin ne işe yaradığını merak ediyorsanız?
‫Veri çerçevemizi bir sözlük gibi ele alır, ki zaten öyle, değil mi?
‫Anahtarlar ve değerlerden oluşan bir sözlüktür.
‫Tamam.
‫Sütun adlarının anahtarları ve değerler, sütunda gördüğünüz şeylerdir.
‫Küçük bir örnek verelim.
‫Varsayılan öğelerin ne olduğunu merak ediyorsanız.
‫Öyle.
‫İşte bir örnek.
‫Bu yüzden rastgele bir dict sözlüğü oluşturacağız eşittir yaratıcı olalım anahtar bir eşittir merhaba ve iki eşittir.
‫Belki siz benden biraz daha yaratıcı olabilirsiniz, ancak biz rastgele dick öğelerinde
‫anahtar değeri arayacağız.
‫Öyleyse sadece eşyalarımızın nasıl olduğunu görün.
‫Buradakiyle aynı.
‫Noktalar.
‫Biz gidiyoruz.
‫Bunun bir anahtar olup olmadığını yazdırmak istiyoruz ve sonra bunu geçeceğiz.
‫Ve sonra da gideceğiz.
‫Bu bir değer ise.
‫Değer.
‫Harika.
‫Eğer daha önce Python sözlükleri ile çalıştıysanız, burada ne olacağını anlayabilirsiniz.
‫Ne varmış burada?
‫Oh, anlıyorum.
‫İki kez basılmış.
‫Sorun değil.
‫Orada neler olduğunu anlayabiliyoruz.
‫Yani aslında burada olan şey etiketli içerik için temelde sütun adlarının etiketlenmesi ve içeriğin sütunun
‫içeriği olmasıdır.
‫Yani bunun yaptığı şey bu.
‫Bu harika küçük for döngüsü bize string veri türünü içeren tüm sütunları söyler.
‫Harika.
‫Artık bunu bildiğimize göre, ne yapabiliriz?
‫Hmm.
‫Pandas veri türleri ile ilgili işlevselliğimizi okuyacak olursak.
‫Doğru, bunu yapmayacağız.
‫Ama buralarda bir yerde ya da oralarda bir yerde.
‫Ya da bir pandas sütununun veri türünü nasıl değiştireceğinizi de araştırabilirsiniz.
‫Karşılaşabileceğiniz şeylerden biri, dizeleri konuşmak yerine kategorilere dönüştürmektir.
‫Daniel, hadi ama.
‫Hadi ama.
‫Sadece kodlayalım.
‫Olduğunu görelim.
‫Pekala, pekala, pekala, yapalım şu işi.
‫Böylece bu, tüm dize değerlerini kategori değerlerine dönüştürecektir.
‫Ve merak ediyorsunuz, bunu neden yapalım?
‫Birazdan her şey çok daha anlamlı olacak.
‫Etiket için, DF temp öğelerinden önce yazdığımız aynı for döngüsünü getireceğiz.
‫Ve eğer API'ye işenirse gideceğiz, bu oldukça uzun bir tür string D türüdür, bu bir ağız dolusu, yani temel olarak string'in
‫içeriğidir.
‫Eğer doğruysa def temp yapmak istiyoruz.
‫Bu sütunu değiştirmek istiyoruz.
‫Burada sütun adına bakın.
‫Bu yüzden bu sütun adına erişmek istiyoruz.
‫Bunu içeriğe eşit olarak ayarlamak istiyoruz.
‫Bu nedenle, sütun adını koruyun ancak içeriği kategori türü olarak değiştirin.
‫Bunu doğru hecelemem lazım.
‫Nokta kedi.
‫Emredildiği gibi.
‫Aman Tanrım.
‫Burada neler oluyor?
‫Bir bakalım.
‫Ne olacak?
‫Hmm.
‫Bu biraz zaman alabilir çünkü çok sayıda sütundan geçmemiz gerekiyor, ancak bir sonraki
‫Jüpiter hücremizi önceden yükleyeceğiz, değil mi?
‫Çünkü bu güzel DF temp dot bilgisini pompalıyoruz.
‫Buraya bir göz atın.
‫Neler oluyor?
‫Neyi değiştirdik?
‫Size burada bir ipucu vereceğim.
‫Şey, işte bu.
‫Yani bunlar eskiden nesnelerdi, tamam mı?
‫Eskiden iplerdi.
‫Şimdi onları kategoriler halinde değiştirdik.
‫Hmm.
‫Bu çok ilginç.
‫Bu ne anlama geliyor?
‫Pekala.
‫Aha.
‫Burası bakabileceğimiz yer.
‫Unutmayın, veri çerçevemizin tamamının sayısal olduğundan emin olmaya çalışıyoruz, böylece dizeleri bir makine öğrenimi modeline aktaramayız.
‫İşte bunun için çalışıyoruz, bir DF geçici.
‫Bakalım daha önce hangisini kontrol etmişiz?
‫Devlet miydi?
‫Çok güzel.
‫Şunu kontrol edelim.
‫Yani def temp dot state kedi kategorileri değil.
‫Harika.
‫Old Faithful Wyoming var.
‫Wyoming'e ve diğer tüm eyaletlere, nereden olursanız olun ve dürüst olmak gerekirse diğer tüm ülkelere seslenin,
‫çünkü bu internette.
‫Tamam.
‫Yani burada kategorilerimiz var.
‫Ve bunun yapacağı şey, durum değeri sayımlarını ne zaman yaptığımızı hatırlamaktır.
‫Bunu yaptığımız zamanı hatırlıyor musun?
‫Tüm bunları gözden geçirecek olursak, çünkü burada nasıl yaptığımızı hatırlayın, burada ele aldığımız oldukça
‫az şey var.
‫Sonra da gelip bunları emredildiği şekilde açıklayacaksınız.
‫Bunlar şimdi sipariş edildi.
‫Alfabetik sıralamanın nasıl olduğunu görün.
‫Hay hay.
‫Evet, evet, evet.
‫Gördün mü?
‫İyi ol.
‫Ve olmayacak.
‫Bunlar değer sayılarına göre sıralanırken burada sıralanmamıştır.
‫Ancak esasen bunun yaptığı şey, onu dizelerden kategorilere dönüştürmektir.
‫Yani bu, bunu çağırdığımızda atanacak.
‫Her kategoriye sayısal bir değer atayacaktır.
‫Şimdi buna bakınca pek de mantıklı gelmiyor, değil mi?
‫Çünkü bunlar hâlâ ip gibi görünüyor.
‫Ancak, kaputun altında, pandalar bunları sayı olarak ele alıyor.
‫Yani Alabama bir olabilir, Alaska iki olabilir, Arizona üç olabilir.
‫Ve bunu def temp, dot state dot cat four kategorisine giderek kontrol edebiliriz.
‫Yani kediye ulaşıyoruz.
‫Tarih kullanarak tarih saatine nasıl eriştiğimizi hatırlıyor musunuz?
‫Şimdi kategori barkodlarına erişiyoruz.
‫Tamam, şimdi veri çerçevemize erişilebilecek bir yolumuz var.
‫En azından tüm dize değerleri doğru.
‫Şimdi kategorilere dönüştürüldü çünkü burada veri çerçevemizde döngü oluşturduk ve bunların bir dize
‫olup olmadığını anladık.
‫Veri türlerini kategoriler olarak değiştirdik ve onlara sıra verdik.
‫Şimdi burada tüm bu kategorilere sahibiz ve bunların sayısal değerlerine erişmek için bir yolumuz var.
‫Kimi?
‫O değil.
‫Hey, ellerimi ovuşturuyorum.
‫Bunu duyamayabilirsiniz çünkü gerçekten çok heyecanlıyım.
‫Ancak verilerimize sayısal olarak erişmek için bir yolumuz olsa da, hala bir sürü eksik değerimiz
‫var.
‫O zaman bunu yazalım.
‫Biraz teşekkür edelim.
‫Pandalar sağ olsun.
‫Kategoriler.
‫Artık tüm verilerimize sayılar şeklinde erişmenin bir yolunu bulduk.
‫Çok güzel.
‫Ama hala bir sürü eksik verimiz var.
‫Şu çeke bir göz atalım.
‫Eksik veri.
‫Şu anda DF geçici noktamız var.
‫Biraz var.
‫Şimdi burada bazı oranlar bulalım.
‫Doğru.
‫Öyleyse bunu veri çerçevesinin uzunluğuna bölelim.
‫Bu sütunlarda dokuz şaşırtıcı değerimiz var çünkü bunların hepsi sıfır ve sonra da elimizde var.
‫Tamam, çok fazla eksik yok ama kullanım bandında %80 oranında eksik veri var.
‫85 eksik veri, %81 eksik veri, %52.
‫Tanrım, belki de orada bir şeyler dönüyordur.
‫Muhtemelen yapmak zorundayız.
‫Bu, müşteriyle birlikte üzerinde çalıştığımız bir veri seti olsaydı, belki onlara sorardık.
‫Ancak Kaggle'dan geldiği için, bu veri setinde bir konu uzmanına erişmek muhtemelen oldukça zordur.
‫Yani bunlar biraz daha keşfedebileceğimiz bazı şeyler, ancak bir makine öğrenimi modeli oluşturma görevimizdeyiz.
‫Bundan sonra yapmamız gereken şey bu eksik değerleri doldurmak olabilir.
‫Ancak bunu yapmadan önce, DF tempomuzda bazı değişiklikler yaptığımız için, bunu yeni bir CSV'ye kaydedeceğiz.
‫Bu not defterini yeni baştan başlatacak olsaydık, manipüle edilmiş veri çerçevemizi içe aktarabilir ve tam olarak şu anda bulunduğumuz
‫yerden başlayabilirdik.
‫Bu yüzden ön işlem verilerini kaydedin.
‫Ve mevcut temp veri çerçevesini dışa aktarırız, böylece diff temp'i CSV'ye gideriz, veri klasörüne geri koyarız.
‫Yani Mavi Kitap.
‫Buldozerler için oyun kitabı.
‫Ve biz buna CSB değil, tren sıcaklığı gibi basit bir isim vereceğiz.
‫Çok güzel.
‫Eşittir'i yanlış olarak indekslemek istiyorum.
‫Aksi takdirde, yeniden içe aktardığımızda bazı komik şeylerle karşılaşırız.
‫Sonra da ithal edeceğiz.
‫Önceden işlenmiş veriler.
‫Ve şimdi bunu hangi aşamada olursanız olun yapabilirsiniz, değil mi?
‫Geçici veri çerçevesinde bazı değişiklikler yaptıysanız.
‫Aklımdan geçtiği için şimdi yapmaya karar verdim.
‫Hangi aşamada olursanız olun bunu yapabilirsiniz.
‫Bazı sütunları güncellediyseniz, bazı özellik mühendisliği yaptıysanız, bunu dışa aktarabilir ve bu şekilde yeniden içe
‫aktarabilirsiniz.
‫Daha sonraki bir oturumda tekrar gelirseniz, bu değişiklikleri tekrar yapmak zorunda kalmazsınız.
‫Not defterinizi en üstten çalıştırmak zorunda değilsiniz.
‫Buradan çalıştırabilirsin.
‫Hayır, az önce dosyaya yazdık.
‫Daniel, hadi, hemen okumak istiyoruz.
‫Sekizinci sayfa.
‫Çok olduğunu söyleyebilirim.
‫Bu işe yaramalı.
‫Yeniden ithal etmeliler.
‫Ve sonra def temp head istiyorsak, şu anda çalıştığımız veri çerçevesinin aynısına sahip olmalıyız.
‫Harika.
‫Bu nedenle, tekrar kendimize uğraşmamız gereken çok sayıda kayıp değer olduğunu hatırlatacağız.
‫Çok güzel.
‫DataFrame'i dışa aktarmamız ve yeniden içe aktarmamız, eksik değerlerimizin işlendiği anlamına
‫gelmez.
‫Yani muhtemelen yapacağımız şey bu olacak.
‫Verilerimizi bir makine öğrenimi modeli için hazır hale getirmeye çalışırken bir sonraki
‫videoda yapacağımız şey budur, bazı eksik değerleri doldurmaya başlayalım.