‫Chà, chúng tôi đang tiến triển tốt về vấn đề này.
‫Có một vấn đề hồi quy giá.
‫Trong video cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng xây dựng một mô hình học máy.
‫Chúng tôi được biết rằng chúng tôi có một số dữ liệu không ở định dạng số.
‫Vì vậy, hãy xem ở đây, chúng tôi có một số chuỗi và nếu chúng tôi kiểm tra.
‫DF Ồ, thực ra chúng tôi đang làm việc với DF Temp.
‫C xấu của tôi Đây là những điều bạn sẽ quên, bạn sẽ trải qua, bạn
‫sẽ trộn lẫn.
‫Vì vậy, DF Temp vẫn còn cùng một vấn đề, phải không?
‫Bởi vì chúng tôi có một số giá trị ở đây, một số cột là số và nhiều cột thì không.
‫Vậy chúng ta có thể làm gì về điều đó?
‫Chà, thậm chí không.
‫Daniel, anh đang làm gì vậy?
‫Bạn thậm chí không làm việc với khung dữ liệu tạm thời của mình.
‫Được rồi, đây là một phần của trò chơi, phải không?
‫Làm sai và sau đó quay lại và sửa chữa chúng.
‫Đó là một phần của việc trở thành nhà khoa học dữ liệu.
‫Hàng đống thử nghiệm.
‫Vì vậy, một cách chúng ta có thể biến tất cả dữ liệu chuỗi hoặc dữ liệu không phải số thành số là chuyển đổi chúng
‫thành các danh mục PANDAS.
‫Đó là những gì có nghĩa là?
‫Vì vậy, chuyển đổi chuỗi thành danh mục.
‫Bây giờ tôi sẽ đặt nó ở đây.
‫Một cách chúng ta có thể biến tất cả dữ liệu của mình thành số là chuyển đổi chúng thành các danh mục PANDAS.
‫Vì vậy, giống như đối tượng datetime mà chúng ta đã thấy khi nhập ngày bán, PANDAS có một kiểu dữ liệu khác được gọi
‫là danh mục.
‫Chúng ta hãy xem xét API các loại gấu trúc.
‫Vâng, chúng tôi đi.
‫Điều này có lẽ là tốt hơn một chút.
‫Chúng ta có thể thấy điều này ở đây.
‫Vì vậy, gấu trúc chấm các loại API.
‫Chúng ta có thể xem cái này ở đâu?
‫Chức năng tiện ích, kiểu dữ liệu, chức năng liên quan.
‫Vì vậy, chúng ta bắt đầu.
‫Hãy sao chép nó, nhưng chúng ta hãy đọc nó trước.
‫Những gì đang xảy ra ở đây?
‫D loại nội tâm.
‫Vì vậy loại D là loại bóng là loại phân loại.
‫Được rồi, pandas d type chuyển đổi đầu vào thành đối tượng pandas only d type trên đối tượng kiểu dữ liệu numpy.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi có một vài lựa chọn hợp lý ở đây.
‫Để xem các kiểu dữ liệu khác nhau với gấu trúc.
‫Nhưng vì chúng tôi đang tập trung vào việc chuyển đổi các chuỗi thành các danh mục, hãy xem cách chúng tôi thực hiện điều đó.
‫Hãy đặt một liên kết nhỏ ở đây.
‫Chúng tôi có thể kiểm tra các loại dữ liệu khác nhau tương thích với gấu trúc tại đây.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng, rất nhiều máy học về cơ bản là lấy một số dữ liệu, những gì chúng tôi có ở đây và sau đó chuẩn bị cho nó chạy với một
‫mô hình học máy hiện có mà chúng tôi đã chọn từ bản đồ học máy của mình không có ở
‫đây.
‫Vì vậy, nó là về việc nhận được một số đầu vào.
‫Được chứ.
‫Toàn bộ dữ liệu mà chúng tôi có ở đây.
‫Tất cả những thứ này ở đây và sau đó xoa bóp nó hoặc về cơ bản, vâng, đó là một từ tốt cho nó.
‫Xoa bóp nó thành một cách mà nó hoạt động với một mô hình học máy.
‫Vì vậy, mô hình học máy đó có thể tìm thấy mẫu.
‫Ai đó đã xây dựng mô hình này cho chúng tôi và chúng tôi sẽ cảm ơn họ rất nhiều.
‫Và sau đó nó sẽ tìm ra các mẫu và cung cấp cho chúng tôi một số kết quả đầu ra.
‫Được rồi, một số dự đoán, một số mẫu, một số nhãn, đại loại như vậy.
‫Và sau đó chúng tôi có thể đánh giá xem nó hoạt động tốt như thế nào là những gì chúng tôi đang làm ở đây.
‫Chúng tôi đang điều chỉnh các đầu vào của mình để hoạt động với mô hình học máy của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Hãy nhắc nhở bản thân về đầu tạm thời.
‫Về những gì chúng tôi đang làm việc.
‫Được chứ.
‫Vâng, chúng tôi đã thấy điều này một vài lần.
‫Đây chỉ là một cách khác để xem xét nó.
‫Luôn luôn là một ý tưởng hay để xem xét dữ liệu của bạn.
‫Và vì vậy những gì chúng tôi có thể làm là cố gắng sử dụng một trong các loại API này.
‫Vậy chúng ta có thể sử dụng những gì?
‫Có một chuỗi ở đây không?
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Loại IP là loại chuỗi D.
‫Làm thế nào để chúng tôi sử dụng đây là chuỗi D loại chuỗi.
‫Được chứ.
‫Hãy thử điều này.
‫Vì vậy, các loại API trả phí.
‫Nó là chuỗi d kiểu def temp.
‫Sử dụng bị cấm sử dụng cảnh báo có?
‫Tại sao có cảnh báo sử dụng?
‫Có không sử dụng báo động cảnh báo?
‫Tôi không biết.
‫Ai biết?
‫Tôi sẽ tiếp tục mắc lỗi đó, nhưng hãy kiểm tra.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, nó là một chuỗi.
‫Cột dải sử dụng là một chuỗi.
‫Bây giờ chúng ta có thể làm điều tương tự cho hầu hết các cột khác, nhưng tại sao chúng ta lại xem và viết nhiều
‫mã như vậy?
‫Hãy xây dựng một chút vòng lặp for.
‫Điều đó làm điều đó cho chúng tôi.
‫Rất ổn.
‫Các cột chứa chuỗi.
‫Bởi vì nếu chúng ta biết cột nào chứa chuỗi, thì chúng ta có thể chuyển đổi chúng thành một số loại số nào đó và
‫mô hình học máy của chúng ta sẽ rất vui.
‫Vì vậy, bốn cột nhãn trong Def Temp.
‫Bây giờ tôi sẽ xem qua 1/1 này và sau đó chúng ta sẽ xem xét lại nó sau bởi vì bạn
‫có thể nhìn vào điều này, tôi không biết các vật phẩm tạm thời DF là gì, nhưng có thể bạn muốn thử nó.
‫Có thể bạn muốn tạm dừng một video và dùng thử và bạn giải thích cho tôi, không phải các loại.
‫Và nếu không, đó là tất cả các quyền.
‫Bây giờ chúng ta sẽ đi qua nó D.
‫Tất cả những gì chúng tôi đang làm là chúng tôi chỉ sao chép một cái gì đó như thế này bởi vì chúng tôi đang
‫cố gắng tìm tất cả các cột có chuỗi và chúng tôi sẽ vượt qua điều này.
‫Hoặc thực sự đây là nội dung nhiều hơn.
‫Đó là những gì tài liệu nói.
‫Và chúng ta sẽ chuyển nội dung ở đây.
‫Vì vậy, điều này có ý nghĩa.
‫Bạn không biết các mục DF có tác dụng gì trừ khi bạn đã kiểm tra nó, nhưng chúng ta sẽ đi đến nội dung nhãn và
‫sau đó chúng ta sẽ kiểm tra xem nội dung có phải là kiểu dữ liệu chuỗi hay không.
‫Đúng.
‫Sau đó, chúng tôi sẽ in nhãn.
‫Bây giờ, bạn có thể đoán được điều này có tác dụng gì, nhưng nếu không, không sao cả.
‫Chúng ta sẽ xem những gì sẽ xảy ra.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã và chúng tôi đến đây.
‫Vì vậy, đây là tất cả các cột là kiểu dữ liệu chuỗi.
‫Điều đó có ý nghĩa?
‫Nếu bạn đang tự hỏi những vật phẩm tạm thời DF có tác dụng gì?
‫Nó coi khung dữ liệu của chúng ta giống như một cuốn từ điển, đó là cái gì của nó, phải không?
‫Đó là một từ điển của các khóa và giá trị.
‫Được chứ.
‫Các khóa của tên cột và giá trị là những gì bạn thấy trong cột.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đưa ra một ví dụ nhỏ.
‫Nếu bạn đang tự hỏi những mục mặc định.
‫Làm.
‫Đây là một ví dụ.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ tạo một từ điển chính tả ngẫu nhiên bằng hãy là khóa sáng tạo, một khóa bằng hello và một khóa hai bằng.
‫Chà, có lẽ bạn có thể sáng tạo hơn tôi một chút, nhưng chúng ta sẽ tìm kiếm giá trị quan trọng trong
‫các mặt hàng tinh ranh ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, hãy xem làm thế nào chúng tôi có chỉ các mặt hàng của chúng tôi.
‫Tương tự với trên đây.
‫Chấm các mục.
‫Chúng ta sẽ đi.
‫Chúng tôi muốn in nếu đây là một khóa và sau đó chúng tôi sẽ chuyển nó.
‫Và sau đó chúng tôi cũng sẽ đi.
‫Nếu đây là một giá trị.
‫Giá trị.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, nếu bạn làm việc với từ điển Python trước đây, bạn có thể biết điều gì sẽ xảy ra ở đây.
‫chúng ta có gì ở đây nào?
‫Ồ, tôi hiểu rồi.
‫Nó được in ra hai lần.
‫Không sao đâu.
‫Chúng ta có thể hiểu được những gì đang diễn ra ở đó.
‫Vì vậy, về cơ bản những gì xảy ra ở đây là đối với nội dung được gắn nhãn về cơ bản là gắn nhãn tên cột và nội
‫dung là nội dung của cột.
‫Vì vậy, đây là những gì điều này đang làm.
‫Đây là vòng lặp for nhỏ tuyệt vời này cho chúng ta biết tất cả các cột có chứa kiểu dữ liệu chuỗi.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta biết điều đó, chúng ta có thể làm gì?
‫Hừ!
‫Chà, nếu chúng ta đọc qua chức năng liên quan đến kiểu dữ liệu gấu trúc của chúng ta.
‫Đúng vậy, chúng tôi sẽ không làm điều đó.
‫Nhưng nó ở đâu đó trong này hoặc một nơi nào đó trong đó.
‫Hoặc bạn cũng có thể tìm kiếm cách thay đổi kiểu dữ liệu của cột gấu trúc.
‫Một trong những điều bạn có thể gặp phải là chuyển đổi chuỗi thành các danh mục hơn là nói về nó.
‫Daniel, nhanh lên.
‫Hãy chỉ.
‫Hãy chỉ mã nó.
‫Hãy xem nó xảy ra.
‫Được rồi, được rồi, được rồi, làm đi.
‫Vì vậy, điều này sẽ biến tất cả các giá trị chuỗi thành giá trị danh mục.
‫Và bạn đang tự hỏi, tại sao chúng tôi lại làm điều này?
‫Chà, nó sẽ rất có ý nghĩa trong một giây.
‫Vì vậy, đối với nhãn, chúng ta sẽ chỉ mang lại vòng lặp tương tự mà chúng ta đã viết trước các mục tạm thời DF.
‫Và chúng ta sẽ bắt đầu nếu peed trên API này là một loại khá dài, một loại là loại chuỗi D là một cái miệng nên về cơ
‫bản là nội dung của chuỗi.
‫Nếu đúng, chúng tôi muốn khử nhiệt độ.
‫Chúng tôi muốn thay đổi cột đó.
‫Vì vậy, hãy xem ở đây tên cột.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn truy cập vào tên cột đó.
‫Chúng tôi muốn đặt nó ngang bằng với nội dung.
‫Vì vậy, viết giữ nguyên tên cột nhưng thay đổi nội dung thành loại thể loại.
‫Tôi cần phải đánh vần điều này đúng.
‫Mèo chấm.
‫Như đã ra lệnh.
‫Ôi Chúa ơi.
‫Chuyện gì đang xảy ra ở đây?
‫Vâng, chúng ta hãy xem xét.
‫Chuyện gì đang xảy ra vậy?
‫Hừ!
‫Quá trình này có thể mất một chút thời gian vì chúng ta phải đi qua rất nhiều cột, nhưng
‫chúng ta sẽ tải trước ô Sao Mộc tiếp theo của mình, phải không?
‫Bởi vì chúng tôi đang bơm thông tin chấm tạm thời DF tuyệt đẹp này.
‫Có một cái nhìn ở đây.
‫Điều gì đang xảy ra?
‫Chúng ta đã thay đổi những gì?
‫Tôi sẽ cho bạn một gợi ý về một cái gì đó ở đây.
‫Vâng, nó là thế này.
‫Vì vậy, bây giờ chúng đã từng là đồ vật, được chứ?
‫Chúng từng là chuỗi.
‫Bây giờ chúng tôi đã thay đổi chúng thành các danh mục.
‫Hừ!
‫Chà, thật thú vị.
‫Điều đó có nghĩa là gì?
‫Tốt.
‫Aha.
‫Đây là nơi chúng ta có thể có một cái nhìn.
‫Hãy nhớ rằng, chúng tôi đang cố gắng đảm bảo tất cả khung dữ liệu của chúng tôi là số để chúng tôi không thể chuyển các chuỗi vào mô hình
‫học máy.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi đang hướng tới, một DF tạm thời.
‫Hãy kiểm tra xem chúng tôi đã kiểm tra cái nào trước đây?
‫Đó có phải là trạng thái không?
‫Xinh đẹp.
‫Hãy kiểm tra điều đó.
‫Vì vậy, def temp dot trạng thái không phải danh mục mèo.
‫Tuyệt vời.
‫Có Old Faithful Wyoming.
‫Thành thật mà nói với Wyoming và mọi tiểu bang khác, dù bạn đến từ đâu và mọi quốc gia khác, bởi vì
‫điều này có trên Internet.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi có các danh mục ở đây.
‫Và điều này sẽ làm là nhớ lại thời điểm chúng ta thực hiện đếm giá trị trạng thái.
‫Hãy nhớ khi chúng tôi đã làm điều này?
‫Vì vậy, nếu chúng ta phải trải qua tất cả những điều này bởi vì hãy nhớ lại cách chúng ta đã làm ở đây, có một số điều hợp lý mà chúng ta vừa
‫đề cập ở đây.
‫Sau đó, bạn sẽ đến, giải thích chúng như là phương tiện được đặt hàng.
‫Chúng hiện đã được đặt hàng.
‫Xem cách bảng chữ cái.
‫Được rồi.
‫Được, được rồi, được rồi.
‫Nhìn thấy?
‫Không sao đâu.
‫Và không có.
‫Chúng không được đặt hàng ở đây trong khi chúng được sắp xếp theo giá trị của chúng.
‫Nhưng về cơ bản những gì điều này đã làm là nó chuyển nó từ chuỗi thành danh mục.
‫Vì vậy, điều này sẽ được gán khi chúng ta gọi nó.
‫Nó sẽ gán một giá trị số cho mỗi danh mục.
‫Vì vậy, bây giờ nhìn vào điều này, nó thực sự không có ý nghĩa, phải không?
‫Bởi vì chúng vẫn giống như những sợi dây.
‫Tuy nhiên, dưới mui xe, gấu trúc đang coi đây là những con số.
‫Vì vậy, Alabama có thể là một, Alaska có thể là hai, Arizona có thể là ba.
‫Và chúng ta có thể kiểm tra điều đó bằng cách đi def temp, dot state dot cat 4 hạng mục.
‫Vì vậy, chúng tôi đang truy cập vào con mèo.
‫Hãy nhớ cách chúng tôi truy cập ngày giờ sử dụng ngày?
‫Chà, bây giờ chúng ta đang truy cập mã vạch danh mục.
‫Được rồi, bây giờ chúng ta có một cách mà khung dữ liệu của chúng ta có thể được truy cập.
‫Ít nhất tất cả các giá trị chuỗi đúng.
‫Bây giờ đã được chuyển đổi thành các danh mục vì xem ở đây, chúng tôi lặp lại khung dữ liệu của mình và chúng tôi đã tìm ra liệu
‫chúng có phải là một chuỗi hay không.
‫Và chúng tôi đã thay đổi loại dữ liệu của họ thành các danh mục và chúng tôi đã sắp xếp thứ tự cho họ.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi có tất cả các danh mục này ở đây và chúng tôi có một cách để truy cập giá trị số của chúng.
‫Ai?
‫Không phải điều đó.
‫Này, tôi đang xoa hai tay vào nhau.
‫Bạn có thể không nghe thấy điều đó vì tôi thực sự rất phấn khích.
‫Nhưng ngay cả khi chúng ta có cách để truy cập dữ liệu của mình dưới dạng số, chúng ta vẫn còn thiếu rất nhiều
‫giá trị.
‫Vì vậy, chúng ta hãy viết điều này ra.
‫Chúng ta hãy đưa ra một số lời cảm ơn.
‫Vì vậy, cảm ơn gấu trúc.
‫Thể loại.
‫Bây giờ chúng tôi có một cách để truy cập tất cả dữ liệu của chúng tôi ở dạng số.
‫Xinh đẹp.
‫Nhưng chúng tôi vẫn còn thiếu một loạt dữ liệu.
‫Chúng ta hãy nhìn vào tấm séc đó.
‫Dữ liệu bị mất.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có DF chấm tạm thời là bây giờ.
‫Có một số.
‫Bây giờ chúng ta hãy lấy một số tỷ lệ ở đây.
‫Đúng.
‫Vì vậy, hãy chia nó cho độ dài của khung dữ liệu.
‫Vì vậy, chúng tôi có chín giá trị tuyệt vời trong các cột này ở đây bởi vì đây là tất cả các số không và sau đó chúng tôi có.
‫Được rồi, không thiếu nhiều ở đó, nhưng băng tần sử dụng có 80% dữ liệu bị thiếu.
‫85% thiếu dữ liệu, 81% thiếu dữ liệu, 52%.
‫Vì vậy, tất cả 93 sự tốt lành của tôi, có lẽ điều gì đó đang xảy ra ở đó.
‫Chúng tôi có lẽ phải làm vậy.
‫Nếu đây là tập dữ liệu trong tự nhiên mà chúng tôi đang làm việc với khách hàng, có lẽ chúng tôi sẽ hỏi họ.
‫Nhưng vì nó đến từ Kaggle, nên việc tiếp cận một chuyên gia về chủ đề có lẽ khá khó khăn trên tập dữ liệu này.
‫Vì vậy, đây là một số điều chúng tôi có thể khám phá thêm một chút, nhưng chúng tôi đang thực hiện sứ mệnh của mình là xây dựng một mô hình
‫học máy.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể phải làm tiếp theo là điền vào các giá trị còn thiếu này.
‫Nhưng trước khi chúng tôi làm điều đó, vì chúng tôi đã thực hiện một số thay đổi về nhiệt độ DF của mình, chúng tôi sẽ lưu nó vào một CSV mới để chúng tôi có
‫thể.
‫Nếu chúng ta chỉ bắt đầu sổ ghi chép này từ Fresh, chúng ta chỉ có thể nhập khung dữ liệu đã thao tác của mình và bắt đầu
‫chính xác vị trí hiện tại.
‫Vì vậy, hãy lưu dữ liệu trước khi xử lý.
‫Và chúng tôi sẽ xuất khung dữ liệu tạm thời hiện tại, vì vậy chúng tôi sẽ chuyển nhiệt độ khác sang CSV, chúng tôi sẽ đặt nó trở lại thư mục dữ
‫liệu.
‫Vì vậy, cuốn sách màu xanh.
‫Playbook cho máy ủi.
‫Và chúng tôi sẽ gọi nó chỉ là một cái gì đó đơn giản như nhiệt độ xe lửa, không phải CSB.
‫Xinh đẹp.
‫Tôi muốn lập chỉ mục bằng false.
‫Nếu không, chúng tôi sẽ đưa ra một số điều thú vị khi chúng tôi nhập lại nó.
‫Và sau đó chúng ta sẽ nhập.
‫Dữ liệu được xử lý trước.
‫Và bây giờ bạn có thể làm điều này cho bất kỳ giai đoạn nào bạn đang ở, phải không?
‫Nếu bạn đã thực hiện một số thay đổi đối với khung dữ liệu tạm thời.
‫Tôi chỉ quyết định làm điều đó ngay bây giờ bởi vì nó đã vượt qua tâm trí của tôi.
‫Bạn có thể làm điều đó ở bất kỳ giai đoạn nào.
‫Nếu bạn đã cập nhật một số cột, nếu bạn đã thực hiện một số kỹ thuật tính năng, bạn có thể xuất nó và nhập
‫lại theo cách đó.
‫Nếu bạn quay lại vào một phiên sau, bạn không phải thực hiện lại những thay đổi đó.
‫Bạn không cần phải chạy sổ ghi chép của mình từ trên xuống.
‫Bạn chỉ có thể chạy nó từ đây.
‫Ồ, không, chúng tôi vừa ghi nó vào hồ sơ.
‫Daniel, thôi nào, chúng tôi muốn đọc nó ngay bây giờ.
‫Trang tám.
‫Tôi muốn nói rằng nó rất.
‫Điều này sẽ hoạt động.
‫Họ nên nhập lại nó.
‫Và sau đó, nếu chúng ta muốn def temp head, chúng ta nên có cùng một khung dữ liệu chính xác mà chúng ta đang làm việc
‫với bây giờ.
‫Tuyệt vời.
‫Và vì vậy, một lần nữa, chúng tôi sẽ chỉ nhắc nhở bản thân rằng chúng tôi còn thiếu rất nhiều giá trị cần giải quyết.
‫Xinh đẹp.
‫Chỉ vì chúng tôi xuất và nhập lại, DataFrame không có nghĩa là các giá trị bị thiếu của chúng tôi đã
‫được xử lý.
‫Vì vậy, đó có thể là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Chà, đó là những gì chúng ta sẽ làm trong video tiếp theo khi chúng ta làm việc hướng tới việc chuẩn bị dữ
‫liệu của mình cho một mô hình học máy, hãy bắt đầu điền vào một số giá trị còn thiếu.