‫Va bene, riempiamo alcuni di quei valori mancanti, d'accordo?
‫Quindi faremo una piccola intestazione qui, riempiamo i valori mancanti.
‫Bellissimo.
‫E abbiamo alcuni valori mancanti qui.
‫Quindi cosa potremmo fare, penso che faremo prima i valori numerici mancanti.
‫Quindi mettiamolo qui.
‫Quindi un'altra piccola rotta e andiamo.
‫Cambiamo questo al numero due, solo perché mi piace l'estetica e vado prima a riempire i valori mancanti di
‫Emeric.
‫Meraviglioso.
‫Ora, come controlliamo quali colonne e numerici e quali colonne non sono numerici?
‫Allora cosa potremmo fare?
‫Ricorda, c'è String Daytop, l'abbiamo fatto prima di scorrere il nostro frame di dati proprio qui.
‫Oh, potremmo probabilmente spostarci nel loro.
‫Dov'è, così è il giorno della stringa.
‫Quindi ce n'è un altro, come avrai intuito, c'è anche un tipo di dati numerico.
‫è quassù?
‫No, potrebbe essere qui.
‫Una cifra qui è numerica.
‫Ecco qua.
‫Verificare con l'array fornito o il database di numeric deyton perché vogliamo riempire i dati numerici.
‫Vogliamo scoprire quali colonne sono numeriche, cerchiamo il contenuto dell'etichetta nell'elemento F tentatore.
‫Quindi esamineremo i nomi delle colonne e il contenuto di ciascuna colonna.
‫Lo faremo se applicheremo i tipi di punti.
‫Il punto è Daytop numerico.
‫Questo ha senso dove dobbiamo metterlo, se il contenuto sì, se il contenuto nella colonna è numerico,
‫vogliamo stampare le etichette.
‫Questo sarà il nome della colonna.
‫Meraviglioso.
‫Quindi diamo un'occhiata a uno di questi che abbiamo creato qui, così sappiamo che sono numerici.
‫Ma diamo un'occhiata solo per la modella divertente, Heidi.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo sarà il modello e in realtà possiamo verificare di cosa si tratta.
‫ID modello identificato per il tuo modello di macchina univoco, i. e. F. IO. descrizione del modello, bellissimo.
‫OK, quindi questi sono i nostri tipi numerici e ora quello che potremmo fare è scoprire
‫quali di questi hanno valori mancanti su cui ci concentriamo di più nel vogliamo riempire le colonne numeriche
‫mancanti con una sorta di controllo del valore per quali colonne numeriche non hanno valori.
‫Ora come potremmo farlo?
‫Bene, prima di tutto, iniziamo con il contenuto di quattro etichette.
‫Scriveremo esattamente ciò che abbiamo fatto prima del tentativo, gli elementi, e ora vogliamo andare.
‫Se non si applicano i tipi è numerico.
‫Ho provato a fare la scheda, ma poiché troppe opzioni sono di tipo numerico dx contenuto.
‫Meraviglioso.
‫E poi quello che dovremmo fare è controllare che ci sia una caratteristica o una funzione nel codice di Panda ora.
‫Quindi, se andiamo, Paideia è adesso.
‫Panda è ora qui andiamo.
‫Quindi questo rileva i valori mancanti per un array come un oggetto in modo che possiamo farlo da Pender ora è contenuto, è quello
‫che vogliamo.
‫Quindi facciamo un altro segmento qui.
‫Quindi il PDA è adesso.
‫Quindi questo andrà con i valori null nel contenuto, a. K. un. la colonna nell'intera colonna è quindi
‫i nostri valori.
‫Ma dobbiamo assicurarci che sia qualcosa di così totale.
‫Quindi, se ci sono valori nulli, quindi se questo è maggiore di zero, vogliamo stampare l'etichetta.
‫Questo dovrebbe dirci quali colonne non hanno valori.
‫Tutto bene.
‫Ora che sappiamo quali colonne o quali colonne numeriche non hanno valori, possiamo farlo.
‫Riempili con qualcosa.
‫Quindi quello che potremmo fare è riempire le righe numeriche con la mediana.
‫Hmm, quindi che ne dici di farlo, possiamo prendere questo?
‫Lo copieremo qui sotto.
‫Va bene, andremo a Phil, rosa numerica con la mediana meravigliosa, ma c'è un'altra
‫cosa che dobbiamo fare qui.
‫Non dobbiamo farlo, ma lo faremo lo stesso.
‫E lo scriverò prima, perché aggiungeremo una colonna binaria che ci dice se i dati
‫erano mancanti o meno.
‫Quel commento è un po' lungo, ma non importa.
‫Cosa pensi che potremmo fare?
‫Ti lascerò solo pensarci mentre lo facciamo.
‫Andremo qui.
‫Manca uguale PD ora è contento.
‫Meraviglioso.
‫E poi quello che faremo qui è riempire i valori numerici mancanti con l'etichetta mediana def temp uguale al contenuto.
‫Inserisci un punto di contenuto Madian who.
‫Ci basiamo solo su ciò che abbiamo fatto prima, ma abbiamo aggiunto due nuovi passaggi qui prima di premere shift ed
‫entrare in questo, andremo contro la nostra regola se supereremo il codice.
‫Voglio che tu pensi solo perché potremmo mettere questa colonna qui.
‫Potresti anche chiederti, perché lo sentiamo con la mediana?
‫Perché non il principale?
‫Bene, il motivo per cui stiamo aggiungendo questa colonna qui è perché se riempiamo tutti
‫i nostri dati mancanti con la mediana, potrebbe esserci una ragione per quel valore mancante che era lì.
‫Conserviamo queste informazioni.
‫Il fatto che quella variabile mancasse aggiungendo una colonna, che è vera o falsa, se mancava o meno.
‫Quindi questo significa che se troviamo una riga che ha un valore ID banditore mancante e poi la riempiamo
‫con la mediana della colonna dell'idea dell'asta, ci sarà una colonna alla fine del nostro frame di
‫dati, che dice vero, che è praticamente zero uno, che ci dice che, ehi, abbiamo riempito questa riga
‫ID banditore, ma originariamente a quel chiamante o a questa riga mancava questo valore.
‫Conserviamo quei dati.
‫Conserviamo l'informazione che il fatto che quel particolare campione avesse un'identità del banditore mancante nel
‫set di dati.
‫Quindi teniamo lì quell'informazione.
‫Ma poi lo stiamo riempiendo con la mediana.
‫E potresti chiederti perché la mediana, giusto?
‫Perché non il principale?
‫Bene, la cosa qui, il motivo è perché la mediana è più robusta del significato.
‫E potresti chiederti, cosa significa che la mediana è più robusta nella media?
‫Bene, il fatto è che quando usi la media quando abbiamo molti valori
‫diversi, quindi abbiamo quattrocentododicimila valori, il principale di molti valori diversi può essere molto sensibile agli
‫outlier.
‫Quindi permettetemi di dimostrarlo con una specie di esempio approssimativo.
‫Quindi dimostra come la mediana è più robusta della media.
‫E abbiamo appena controllato questa cella.
‫Quindi controlleremo cosa è successo con quello in un secondo.
‫Voglio solo darti un esempio del perché potremmo usare la mediana.
‫Potresti voler cercare questo go.
‫Perché usare la mediana sul Maine?
‫Potrebbe essere una sorta di estensione.
‫Potresti fare qualche ricerca lì.
‫Ma andiamo qui andiamo.
‫Decine è uguale a NP per quello che farà.
‫Stiamo creando un array lungo mille con un valore di cento.
‫Quindi diciamo che ci sono migliaia di persone.
‫Perché lo chiamiamo così.
‫decine.
‫Quindi cento.
‫Centinaia.
‫Ci sono mille persone ciascuno con cento dollari ciascuno.
‫OK.
‫E poi ne faremo uno con centinaia e un miliardo, diciamo, di quelle migliaia di persone.
‫Bill Gates è appena entrato e ha un miliardo di dollari in tasca.
‫Quindi andremo.
‫Non decine.
‫Ne possediamo centinaia.
‫Quindi ci sono mille persone con cento dollari.
‫Ma ora Bill Gates è entrato e ha un miliardo.
‫Sono nove zeri.
‫Santo cielo, ci sono molti zeri, uno, due, tre, uno, due, tre, uno, due, tre.
‫Molto bene.
‫OK, quindi quello che faremo qui è svuotare le principali centinaia e poi svuotare le principali centinaia
‫di miliardi e poi svuotare le centinaia di Madian e poi andare a pagare le centinaia di Madian miliardi.
‫Quindi quello che stiamo facendo è prendere il principale e il principale di ciascuno di questi e la mediana il
‫significato di ciascuno di questi, diciamo.
‫Corteggiare!
‫Quindi capisci cosa intendo qui?
‫Nel nostro array, centinaia, diamo un'occhiata.
‫Questi sono solo mille esempi del numero cento.
‫Il principale è quello che ha senso.
‫E anche la mediana è cento, ma quando aggiungiamo un miliardo alla fine, dovrei essere proprio qui da qualche
‫parte.
‫Forse non lo è.
‫È in centinaia di miliardi.
‫Abbiamo un esempio di un miliardo che ha ragione alla fine.
‫Guarda quanto influenza il nostro principale.
‫E ora questo è un esempio estremo, giusto?
‫Stiamo usando un miliardo contro cento.
‫Quindi abbiamo un paio di ordini di grandezza qui.
‫Guarda quanto è diverso dalla mediana nella sua forma più pura.
‫Questo è il motivo per cui stiamo usando la mediana.
‫E così potresti imbatterti in questo nella tua ricerca sul perché usare i media nella maggior parte dei casi.
‫Ma il motivo principale è che la mediana è più robusta per gli alleati, ma essendo questo coperto, diamo
‫un'occhiata a ciò che abbiamo appena fatto.
‫Cosa abbiamo fatto con questo?
‫Quindi, per capirlo, quello che possiamo fare ora è controllare se non ci sono valori numerici.
‫E come lo facevamo prima?
‫Bene, lo abbiamo fatto per il contenuto dell'etichetta e gli articoli dentali.
‫Questo è quello che stiamo cercando.
‫Sì.
‫Se l'API è su un tipo che non mi sta superando qui, contenuto di tipo numerico.
‫Meraviglioso se il giorno di paga è nullo, contento che qualche etichetta stampata.
‫Quindi questo dovrebbe dirci se ci sono ancora valori numerici o colonne numeriche che non hanno valore, dovrebbe
‫stampare quei nomi di colonna.
‫E non risulta niente, il motivo è che abbiamo solo riempito il contenuto, quelli
‫che mancavano con la mediana sono ora controlliamo per vedere cosa ha fatto la nostra colonna di rilegatura, ok?
‫Controlla se ha funzionato.
‫Dovremmo avere.
‫Saliamo quassù.
‫Quanti valori dell'ID banditore mancavano?
‫Possiamo scoprirlo?
‫Dal nostro banditore precedente, avrei accettato, quindi avremmo dovuto.
‫Il fatto che abbiamo riempito false dovrebbe essere il numero totale di righe meno il problema, vero dovrebbe essere questo
‫valore della nostra colonna binaria, giusto.
‫Perché non mancava.
‫Quindi andiamo qui.
‫Lo so.
‫Vero dovrebbe essere questo.
‫No.
‫Perché questo è il numero di valori mancanti che vedevano lì.
‫Quindi quello che abbiamo fatto qui prima, abbiamo deluso i nostri valori.
‫Abbiamo controllato per vedere i nostri valori mancanti.
‫Ci sono quindi il nostro binario dovrebbe essere vero per ventimilacentotrentasei esempi, perché questo è il numero di
‫esempi che abbiamo fallito.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Così ha fatto sul punteggio 10 punti perché abbiamo creato una colonna.
‫Manca l'ID banditore.
‫Vedi qui abbiamo etichettato più manca.
‫Ora questo dovrebbe essere vero e falso.
‫Bello, ciò significa che abbiamo riempito ventimilacentotrentasei valori nella colonna ID banditore, non che manca
‫la colonna perché ricorda che l'abbiamo appena fatto con la mediana della colonna
‫dell'idea dell'asta originale.
‫Chi?
‫Ora, era abbastanza completo, ma abbiamo ancora alcuni valori mancanti nel nostro frame di dati.
‫Controlliamo cos'altro abbiamo.
‫Abbiamo riempito tutti i valori numerici mancanti, ma ne abbiamo ancora alcuni.
‫Ne abbiamo ancora alcuni, tutti questi sono zero.
‫Tuttavia, non ne hanno mancanti, quindi va bene.
‫Si stanno preparando per l'uso con il nostro modello di apprendimento automatico, ma dobbiamo ancora riempirli tutti prima
‫di poter utilizzare i nostri dati con un modello di apprendimento automatico.
‫Quindi facciamolo nel prossimo video.