‫Certo, vamos preencher alguns desses valores ausentes, certo?
‫Portanto, faremos um pequeno título aqui, preencheremos os valores ausentes.
‫Bela.
‫E temos alguns valores ausentes aqui.
‫Então, o que podemos fazer, acho que faremos os valores numéricos ausentes primeiro.
‫Então, vamos colocá-lo aqui.
‫Então, outro pequeno cabeçalho e iremos.
‫Vamos mudar para o número dois, só porque gosto da estética e vou preencher os valores que faltam em Emeric
‫primeiro.
‫Maravilhoso.
‫Agora, como verificamos quais colunas são numéricas e quais colunas não são numéricas?
‫Então, o que podemos fazer?
‫Lembre-se, há String Daytop, fizemos isso antes de percorrermos nosso quadro de dados bem aqui.
‫Oh, provavelmente poderíamos mudar para eles.
‫Onde está, também está o dia da corda.
‫Portanto, há outro, como você deve ter adivinhado, também há um tipo de dado numérico.
‫Está aqui em cima?
‫Não, pode estar aqui.
‫Uma figura aqui é numérica.
‫Ai está.
‫Verifique com a matriz fornecida ou banco de dados de deyton numérico porque queremos preencher os dados numéricos.
‫Queremos descobrir quais colunas são numéricas, vamos percorrer o conteúdo do rótulo no item F. tentador.
‫Então, vamos percorrer os nomes das colunas, bem como o que cada coluna contém.
‫Vamos se aplicar tipos de pontos.
‫Dot é numérico Daytop.
‫Faz sentido onde devemos colocá-lo, se o conteúdo sim, se o conteúdo da coluna for numérico, queremos
‫imprimir as etiquetas.
‫Esse será o nome da coluna.
‫Maravilhoso.
‫Então, vamos verificar um destes que fizemos aqui para sabermos que eles são numéricos.
‫Mas vamos dar uma olhada apenas para diversão modelo, Heidi.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, este será o modelo e, na verdade, podemos verificar o que é.
‫Identificação do ID do modelo para o seu modelo de máquina exclusivo, i. e. F. EU. descrição do modelo, linda.
‫OK, então esses são nossos tipos numéricos e agora o que podemos fazer é descobrir quais
‫deles têm valores ausentes que estamos mais focados em que queremos preencher as colunas numéricas ausentes
‫com algum tipo de verificação de valor para quais colunas numéricas não tem valores.
‫Agora, como podemos fazer isso?
‫Bem, em primeiro lugar, vamos começar com o conteúdo de quatro rótulos.
‫Vamos apenas escrever exatamente o que fizemos antes da tentativa, os itens e agora queremos ir.
‫Se eles não aplicam tipos é numérico.
‫Tentei fazer a guia, mas como muitas opções é o conteúdo do tipo dx numérico.
‫Maravilhoso.
‫E então o que precisamos fazer é verificar se um recurso ou função no código do Panda é agora.
‫Então, se formos, Paideia é agora.
‫Pandas está aqui vamos nós.
‫Então, isso detecta valores ausentes para um array como o objeto, então podemos fazer isso pelo Pender's agora está contente, é isso que
‫queremos.
‫Portanto, fazemos outro segmento aqui.
‫Então, PDA é agora.
‫Então, isso vai acabar com os valores nulos no conteúdo, a. k. uma. a coluna em toda a coluna
‫são nossos valores.
‫Mas precisamos ter certeza de que isso é algo tão total.
‫Portanto, se houver algum valor nulo, se for maior que zero, queremos imprimir a etiqueta.
‫Isso deve nos dizer quais colunas não têm valores.
‫Tudo bem.
‫Agora que sabemos quais colunas ou quais colunas numéricas não têm valores, podemos.
‫Encha-os com alguma coisa.
‫Portanto, o que podemos fazer é preencher as linhas numéricas com a mediana.
‫Hmm, então que tal fazermos isso, podemos simplesmente pegar isso?
‫Vamos copiar isso aqui.
‫Tudo bem, vamos Phil, rosa numérica com a mediana maravilhosa, mas há outra coisa
‫que temos que fazer aqui.
‫Não temos que fazer isso, mas vamos fazer de qualquer maneira.
‫E vou escrever primeiro, porque vamos adicionar uma coluna binária que nos diz se os
‫dados estavam faltando ou não.
‫Esse comentário é um pouco longo, mas isso não importa.
‫O que você acha que podemos fazer isso?
‫Vou apenas deixar você pensar sobre isso enquanto fazemos isso.
‫Nós iremos aqui.
‫Está faltando é igual a PD agora está contente.
‫Maravilhoso.
‫E então o que vamos fazer aqui é preencher os valores numéricos ausentes com o rótulo de definição mediana igual ao conteúdo.
‫Preencha um ponto de conteúdo Madian quem.
‫Nós apenas desenvolvemos o que fizemos antes, mas adicionamos duas novas etapas aqui antes de clicarmos em shift e entrar
‫nisso, estaremos indo contra nossa regra se e ultrapassando o código.
‫Eu quero que você apenas pense por que podemos colocar esta coluna aqui.
‫Você também pode estar se perguntando, por que estamos sentindo isso com a mediana?
‫Por que não o principal?
‫Bem, a razão pela qual estamos adicionando esta coluna aqui é porque se nós apenas preenchermos todos
‫os nossos dados ausentes com a mediana, então pode haver uma razão para o valor ausente que estava lá.
‫Estamos mantendo essa informação.
‫O fato de que essa variável estava faltando ao adicionar uma coluna, que é verdadeiro ou falso, se estava faltando ou
‫não.
‫Isso significa que, se encontrarmos uma linha com um valor de ID de leiloeiro ausente e a preenchermos com
‫a mediana da coluna de ideia de leilão, haverá uma coluna bem no final de nosso quadro
‫de dados, que diz verdadeiro, que é basicamente zero um, o que nos diz que, ei, preenchemos esta linha
‫de ID de leiloeiro, mas originalmente esse chamador ou esta linha não tinha esse valor.
‫Estamos mantendo esses dados.
‫Estamos mantendo a informação de que aquela amostra em particular tinha um leiloeiro ausente ocioso no
‫conjunto de dados.
‫Portanto, estamos mantendo essas informações lá.
‫Mas então estamos preenchendo com a mediana.
‫E você pode estar se perguntando por que a mediana, certo?
‫Por que não o principal?
‫Bem, o problema aqui, o motivo é porque a mediana é mais robusta do que o significado.
‫E você deve estar se perguntando, o que você quer dizer com a mediana mais robusta na média?
‫Bem, a questão é, quando você usa a média quando temos muitos valores diferentes, então
‫temos quatrocentos e doze mil valores, o principal de muitos valores diferentes pode ser muito sensível a
‫outliers.
‫Deixe-me demonstrar isso com um exemplo aproximado.
‫Portanto, demonstre como a mediana é mais robusta do que a média.
‫E acabamos de executar esta célula.
‫Então, veremos o que aconteceu com isso em um segundo.
‫Só quero dar um exemplo de por que podemos usar a mediana.
‫Você pode querer pesquisar este go.
‫Por que usar a mediana em vez do Maine?
‫Isso pode ser algum tipo de extensão.
‫Você poderia fazer alguma pesquisa lá.
‫Mas vamos lá vamos nós.
‫Dezenas é igual a NP para o que isso vai fazer.
‫Estamos criando uma matriz de mil com o valor de cem.
‫Então diga que há mil pessoas.
‫Por que estamos chamando assim.
‫Dezenas
‫Então, cem.
‫Centenas.
‫Há mil pessoas, cada uma com cem dólares cada.
‫OK.
‫E então faremos um com centenas e um bilhão, digamos, dessas mil pessoas.
‫Bill Gates acabou de entrar e tem um bilhão de dólares no bolso.
‫Então nós iremos.
‫Não dezenas.
‫Nós possuímos centenas.
‫Portanto, há mil pessoas com cem dólares.
‫Mas agora Bill Gates entrou e ele tem um bilhão.
‫São nove zeros.
‫Meu Deus, são muitos zeros, um, dois, três, um, dois, três, um, dois, três.
‫Bem feito.
‫OK, então o que vamos fazer aqui é esvaziar centenas principais e depois esvaziar
‫centenas de milhões principais e depois esvaziar centenas de Madian e pagar centenas de Madian bilhão.
‫Então o que estamos fazendo é pegar o principal e o principal de cada um deles e a mediana o
‫significado de cada um deles, digamos.
‫Woo!
‫Então você entende o que quero dizer aqui?
‫Em nosso array, centenas, vamos dar uma olhada nisso.
‫Estes são apenas mil exemplos do número cem.
‫O principal é aquele que faz sentido.
‫E a mediana também é cem, mas quando adicionarmos um bilhão ao final, devo estar bem aqui em algum
‫lugar.
‫Talvez não seja.
‫Está em centenas de bilhões.
‫Temos um exemplo de um bilhão bem no final.
‫Olha o quanto isso influencia o nosso principal.
‫E agora este é um exemplo extremo, certo?
‫Estamos usando um bilhão contra cem.
‫Portanto, temos algumas ordens de magnitude aqui.
‫Veja como é diferente da mediana em sua forma mais pura.
‫É por isso que estamos usando a mediana.
‫E então você pode descobrir isso em sua pesquisa sobre por que usar a mídia no main.
‫Mas a principal razão é porque a mediana é mais robusta para aliados, mas com isso sendo coberto, vamos
‫dar uma olhada no que acabamos de fazer.
‫O que acabamos de fazer com isso?
‫Então, para descobrir isso, o que podemos fazer agora é verificar se não há nenhum valor numérico.
‫E como fizemos isso antes?
‫Bem, fizemos para o conteúdo do rótulo e itens dentários.
‫É isso que procuramos.
‫Sim.
‫Se a API estiver em um tipo que não está me adiantando aqui, digite o conteúdo numérico.
‫Maravilhoso se o dia de pagamento for nulo, conteúdo que alguns imprimem etiqueta.
‫Portanto, isso deve nos dizer se ainda há valores numéricos ou colunas numéricas sem valor, ele deve
‫imprimir os nomes das colunas.
‫E não deu em nada, a razão é porque acabamos de preencher o
‫conteúdo, os que faltavam com a mediana agora vamos ver o que nossa coluna de bindery fez, ok?
‫Verifique se funcionou.
‫Nós deveríamos ter.
‫Vamos subir aqui.
‫Quantos valores de ID do leiloeiro estavam faltando?
‫Podemos descobrir isso?
‫Do nosso leiloeiro anterior, eu estaria bem, então deveríamos ter.
‫O fato de termos preenchido false deve ser o número total de linhas menos o problema, true deve ser este
‫valor de nossa coluna binária, certo.
‫Porque não estava faltando.
‫Então vamos aqui.
‫Eu sei.
‫Verdadeiro deveria ser isso.
‫Não.
‫Porque é assim que muitos valores ausentes foram vistos lá.
‫Portanto, o que fizemos aqui antes, falhamos em nossos valores.
‫Verificamos para ver nossos valores ausentes.
‫Existem, portanto, nosso binário eles devem ser verdadeiros para vinte mil cento e trinta e seis exemplos, porque é assim que
‫falhamos em muitos exemplos.
‫Então, vamos verificar isso.
‫O mesmo aconteceu na pontuação de 10 pontos porque criamos uma coluna.
‫Falta a ID do leiloeiro.
‫Veja aqui que temos o sinal de mais está faltando.
‫Agora, isso deve ser verdadeiro e falso.
‫Lindo, o que isso significa é que preenchemos vinte mil cento e trinta e seis valores na coluna ID do
‫leiloeiro, não é essa coluna faltando porque lembramos que acabamos de fazer isso com a mediana da coluna
‫da ideia original do leilão.
‫Quem?
‫Agora, isso estava bem completo, mas ainda temos alguns valores ausentes em nosso quadro de dados.
‫Vamos verificar o que mais temos.
‫Preenchemos todos os valores numéricos ausentes, mas ainda temos alguns deles.
‫Ainda temos alguns, todos esses são zero.
‫Eles não têm nenhum faltando, no entanto, isso é bom.
‫Eles estão se preparando para usar com nosso modelo de aprendizado de máquina, mas ainda temos que preencher tudo isso
‫antes de podermos usar nossos dados com um modelo de aprendizado de máquina.
‫Então, vamos fazer isso no próximo vídeo.