‫Très bien, remplissons certaines de ces valeurs manquantes, d'accord ?
‫On va donc faire un petit cap ici, remplir les valeurs manquantes.
‫Beau.
‫Et nous avons quelques valeurs manquantes ici.
‫Donc ce que nous pourrions faire, je pense que nous allons d'abord faire les valeurs manquantes numériques.
‫Mettons-le donc ici.
‫Alors encore un petit cap et c'est parti.
‫Changeons cela pour le numéro deux, juste parce que j'aime l'esthétique et que je vais d'abord remplir les valeurs manquantes
‫d'Emeric.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, comment vérifier quelles colonnes et quelles colonnes ne sont pas numériques ?
‫Alors qu'est-ce qu'on pourrait faire ?
‫N'oubliez pas qu'il y a String Daytop, nous l'avons fait avant de parcourir notre trame de données ici.
‫Oh, nous pourrions probablement un changement dans leur.
‫Où est-il, la chaîne aussi pendant la journée.
‫Donc, il y en a un autre, comme vous l'avez peut-être deviné, il y a aussi un type de données numérique.
‫C'est ici ?
‫Non, c'est peut-être ici.
‫Un chiffre ici est numérique.
‫Voilà.
‫Vérifiez auprès du tableau ou de la base de données de deyton numérique fourni, car nous voulons remplir des données numériques.
‫Nous voulons savoir quelles colonnes sont numériques, parcourons le contenu de l'étiquette dans l'élément F tentateur.
‫Nous allons donc parcourir les noms de colonnes ainsi que ce que chaque colonne contient.
‫Nous allons si appliquer des types de points.
‫Le point est numérique Daytop.
‫Cela a du sens là où nous devons le mettre, si le contenu est oui, si le contenu de la colonne est numérique,
‫nous voulons imprimer les étiquettes.
‫Ce sera le nom de la colonne.
‫Merveilleux.
‫Voyons donc l'un de ceux-ci que nous avons créés ici afin que nous sachions qu'ils sont numériques.
‫Mais regardons juste pour le modèle amusant, Heidi.
‫Merveilleux.
‫Donc ça va être le modèle et en fait, nous pouvons vérifier ce que c'est.
‫ID de modèle identifier pour votre modèle de machine unique, i. e. F. JE. description du modèle, magnifique.
‫OK, ce sont donc nos types numériques et maintenant ce que nous pourrions faire est de découvrir lesquels
‫d'entre eux ont des valeurs manquantes sur lesquelles nous nous concentrons le plus dans le nous voulons remplir les colonnes
‫numériques manquantes avec une sorte de vérification de valeur pour quelles colonnes numériques n'ont pas de valeurs.
‫Maintenant, comment pourrions-nous faire cela ?
‫Eh bien, tout d'abord, commençons par le contenu de quatre étiquettes.
‫Nous allons juste écrire exactement ce que nous avons fait avant la tentative, les éléments, et maintenant nous voulons y aller.
‫S'ils ne s'appliquent pas, les types sont numériques.
‫J'ai essayé de faire l'onglet, mais comme trop d'options sont un contenu de type dx numérique.
‫Merveilleux.
‫Et puis ce que nous devrons peut-être faire, c'est vérifier qu'il y a une fonctionnalité ou une fonction dans le code de Panda est maintenant.
‫Donc, si nous allons Paideia, c'est maintenant.
‫Pandas est maintenant là, nous y allons.
‫Cela détecte donc les valeurs manquantes pour un tableau comme un objet afin que nous puissions le faire par le contenu de Pender, c'est ce que
‫nous voulons.
‫Nous faisons donc un autre segment ici.
‫Donc PDA est maintenant.
‫Donc ça va aller est les valeurs nulles dans le contenu, a. k. une. la colonne dans la colonne entière est
‫alors nos valeurs.
‫Mais nous devons nous assurer que ce soit quelque chose de si total.
‫Donc, s'il y a des valeurs nulles, donc si c'est supérieur à zéro, nous voulons imprimer l'étiquette.
‫Cela devrait nous dire quelles colonnes n'ont pas de valeurs.
‫Très bien.
‫Maintenant que nous savons quelles colonnes ou quelles colonnes numériques n'ont pas de valeurs, nous pouvons.
‫Remplissez-les de quelque chose.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est remplir les lignes numériques avec la médiane.
‫Hmm, et si on faisait ça, on peut juste prendre ça ?
‫Nous allons copier ceci ici.
‫Très bien, nous allons passer à Phil, rose numérique avec la médiane merveilleuse, mais il y a une autre
‫chose que nous devons faire ici.
‫Nous n'avons pas à le faire, mais nous allons le faire quand même.
‫Et je vais l'écrire en premier, car nous allons ajouter une colonne binaire qui nous dit si
‫les données manquaient ou non.
‫Ce commentaire est un peu long, mais cela n'a pas d'importance.
‫Que pensez-vous que nous pourrions faire cela?
‫Je vais juste vous laisser y réfléchir pendant que nous le faisons.
‫Nous irons ici.
‫Manque égal à PD est maintenant contenu.
‫Merveilleux.
‫Et puis ce que nous allons faire ici, c'est remplir les valeurs numériques manquantes avec l'étiquette de température de def médiane égale au
‫contenu.
‫Remplissez un point de contenu Madian who.
‫Nous ne construisons que sur ce que nous avons fait auparavant, mais nous avons ajouté deux nouvelles étapes ici avant d'appuyer sur Shift et d'entrer
‫sur ceci, nous allons à l'encontre de notre règle si et dépasse le code.
‫Je veux que vous pensiez simplement pourquoi nous pourrions mettre cette colonne ici.
‫Vous vous demandez peut-être aussi pourquoi le ressentons-nous avec la médiane ?
‫Pourquoi pas le principal ?
‫Eh bien, la raison pour laquelle nous ajoutons cette colonne ici est que si nous remplissons simplement toutes
‫nos données manquantes avec la médiane, alors il pourrait y avoir une raison pour cette valeur manquante qui était là.
‫Nous conservons ces informations.
‫Le fait que cette variable manquait en ajoutant une colonne, qui est vraie ou fausse, si elle manquait ou
‫non.
‫Cela signifie donc que si nous trouvons une ligne qui a une valeur d'ID de commissaire-priseur manquante et que nous la
‫remplissons avec la médiane de la colonne d'idées d'enchères, il y aura une colonne à la toute fin de notre
‫bloc de données, qui dit vrai, ce qui est fondamentalement zéro un, ce qui nous dit que, hé, nous avons rempli
‫cette ligne d'ID de commissaire-priseur, mais à l'origine, cet appelant ou cette ligne manquait cette valeur.
‫Nous conservons ces données.
‫Nous gardons cette information que le fait que cet échantillon particulier avait un idy de commissaire-priseur manquant
‫dans l'ensemble de données.
‫Nous gardons donc cette information là-bas.
‫Mais ensuite, nous le remplissons avec la médiane.
‫Et vous demandez peut-être pourquoi la médiane, n'est-ce pas ?
‫Pourquoi pas le principal ?
‫Eh bien, la chose ici, la raison en est que la médiane est plus robuste que le sens.
‫Et vous vous demandez peut-être, qu'entendez-vous par la médiane qui est plus robuste dans la moyenne ?
‫Eh bien, le fait est que lorsque vous utilisez la moyenne lorsque nous avons beaucoup de valeurs différentes,
‫donc nous avons quatre cent douze mille valeurs, la principale d'un grand nombre de valeurs différentes peut être très sensible aux valeurs
‫aberrantes.
‫Alors permettez-moi de le démontrer avec une sorte d'exemple approximatif.
‫Démontrez donc comment la médiane est plus robuste que la moyenne.
‫Et nous venons de gérer cette cellule.
‫Nous allons donc voir ce qui s'est passé avec ça dans une seconde.
‫Je veux juste vous donner un exemple des raisons pour lesquelles nous pourrions utiliser la médiane.
‫Vous voudrez peut-être rechercher ce aller.
‫Pourquoi utiliser la médiane par rapport au Maine ?
‫Cela pourrait être une sorte d'extension.
‫Vous pourriez y faire des recherches.
‫Mais on y va, on y va.
‫Les dizaines sont égales à NP pour ce que cela va faire.
‫Nous créons un tableau d'une longueur de mille avec une valeur de cent.
‫Dis donc qu'il y a mille personnes.
‫Pourquoi l'appelons-nous ainsi.
‫Dizaines.
‫Donc cent.
‫Des centaines.
‫Il y a mille personnes chacune avec cent dollars chacune.
‫D'ACCORD.
‫Et puis nous en ferons un avec des centaines et un milliard, disons, sur ces milliers de personnes.
‫Bill Gates vient d'entrer et il a un milliard de dollars en poche.
‫Alors on y va.
‫Pas des dizaines.
‫Nous en possédons des centaines.
‫Il y a donc mille personnes avec cent dollars.
‫Mais maintenant, Bill Gates est entré et il a un milliard.
‫Ça fait neuf zéros.
‫Mon Dieu, ça fait beaucoup de zéros, un, deux, trois, un, deux, trois, un, deux, trois.
‫Bien joué.
‫OK, donc ce que nous allons faire ici, c'est de vider les centaines principales, puis nous allons vider les centaines de milliards
‫de dollars, puis nous allons vider les centaines de Madian et ensuite nous allons payer des centaines de Madian
‫milliard.
‫Donc, ce que nous faisons, c'est que nous prenons le principal et le principal de chacun de ces éléments et la médiane
‫la signification de chacun d'eux, disons.
‫Courtiser!
‫Alors tu vois ce que je veux dire ici ?
‫Dans notre tableau, des centaines, jetons un coup d'œil.
‫Ce ne sont que mille exemples du nombre cent.
‫Le principal est celui qui a du sens.
‫Et la médiane est aussi de cent, mais quand on ajoute un milliard à la fin, je devrais être juste ici quelque
‫part.
‫Peut-être que non.
‫C'est en centaines de milliards.
‫Nous avons un exemple d'un milliard étant juste à la fin.
‫Regardez à quel point cela influence notre principal.
‫Et maintenant, c'est un exemple extrême, n'est-ce pas ?
‫Nous utilisons un milliard contre cent.
‫Nous avons donc ici quelques ordres de grandeur.
‫Regardez comme c'est différent de la médiane dans sa forme la plus pure.
‫C'est pourquoi nous utilisons la médiane.
‫Et donc vous pourriez rencontrer cela dans votre recherche de pourquoi utiliser les médias dans le principal.
‫Mais la raison principale est que la médiane est plus robuste pour les alliés, mais cela étant couvert,
‫regardons ce que nous venons de faire.
‫Qu'est-ce qu'on vient de faire avec ça ?
‫Donc, pour comprendre cela, ce que nous pouvons faire maintenant, c'est vérifier s'il n'y a pas de valeurs numériques.
‫Et comment faisions-nous ça avant ?
‫Eh bien, nous l'avons fait pour le contenu des étiquettes et les articles dentaires.
‫C'est ce que nous recherchons.
‫Ouais.
‫Si l'API est sur un type qui ne me dépasse pas ici, contenu de type numérique.
‫Merveilleux si le jour de paie est nul, content que certains impriment une étiquette.
‫Cela devrait donc nous dire s'il y a encore des valeurs numériques ou des colonnes numériques qui n'ont aucune valeur, il
‫devrait imprimer ces noms de colonnes.
‫Et il ne s'avère rien, la raison en est que nous venons de remplir le contenu,
‫ceux qui manquaient avec la médiane sont maintenant vérifions pour voir ce que notre colonne de reliure a fait, d'accord ?
‫Vérifiez si cela a fonctionné.
‫On devrait avoir.
‫Montons ici.
‫Combien de valeurs d'ID de commissaire-priseur manquaient-elles ?
‫Pouvons-nous le découvrir?
‫De notre précédent commissaire-priseur, je serais d'accord, donc nous aurions dû.
‫Le fait que nous ayons rempli false devrait être le nombre total de lignes moins le problème, true devrait être cette
‫valeur de notre colonne binaire, à droite.
‫Parce qu'il ne manquait pas.
‫Alors allons-y.
‫Je sais.
‫Vrai devrait être ceci.
‫Non.
‫Parce que c'est le nombre de valeurs manquantes qu'ils ont vues là-bas.
‫Donc, ce que nous avons fait ici auparavant, nous avons manqué à nos valeurs.
‫Nous avons vérifié nos valeurs manquantes.
‫Il y a donc notre binaire eux devrait être vrai pour vingt mille cent trente-six exemples, car c'est le nombre d'exemples
‫que nous avons échoué.
‫Alors vérifions cela.
‫Il en a été de même pour le point 10 car nous avons créé une colonne.
‫L'identifiant du commissaire-priseur est manquant.
‫Voir ici, nous avons étiqueté plus est manquant.
‫Maintenant, cela devrait être vrai et faux.
‫Magnifique, cela signifie que nous avons rempli vingt mille cent trente-six valeurs dans la colonne ID du commissaire-priseur, pas
‫cette colonne manquante car rappelez-vous que nous venons de le faire avec la médiane de la
‫colonne d'idée d'enchère d'origine.
‫Qui?
‫C'était assez complet, mais nous avons encore des valeurs manquantes dans notre bloc de données.
‫Voyons ce que nous avons d'autre.
‫Nous avons rempli toutes les valeurs numériques manquantes, mais nous en avons encore quelques-unes.
‫Nous en avons encore pas mal, tous ceux-là sont nuls.
‫Il n'y en a pas qui manquent, donc c'est bien.
‫Ils se préparent à être utilisés avec notre modèle d'apprentissage automatique, mais nous devons encore remplir tous ces
‫éléments avant de pouvoir utiliser nos données avec un modèle d'apprentissage automatique.
‫Faisons-le donc dans la prochaine vidéo.