‫Muy bien, completemos algunos de esos valores faltantes, ¿de acuerdo?
‫Así que haremos un pequeño encabezado aquí, completaremos los valores faltantes.
‫Hermosa.
‫Y tenemos algunos valores faltantes aquí.
‫Entonces, ¿qué podríamos hacer? Creo que primero haremos los valores numéricos faltantes.
‫Así que pongámoslo aquí.
‫Así que otro pequeño encabezado y nos vamos.
‫Cambiemos esto al número dos, solo porque me gusta la estética y primero llene los valores faltantes de
‫Emeric.
‫Maravilloso.
‫Ahora, ¿cómo verificamos qué columnas y qué columnas son numéricas y qué columnas no son numéricas?
‫Entonces, ¿qué podríamos hacer?
‫Recuerde, existe String Daytop, lo hicimos antes de recorrer nuestro marco de datos aquí arriba.
‫Oh, probablemente podríamos cambiar a su.
‫Dónde está, también lo es el hilo durante el día.
‫Así que hay otro, como habrás adivinado, también hay un tipo de datos numérico.
‫¿Está aquí arriba?
‫No, podría estar aquí.
‫Una cifra aquí es numérica.
‫Ahí tienes.
‫Verifique con la matriz o base de datos proporcionada de deyton numérico porque queremos completar datos numéricos.
‫Queremos averiguar qué columnas son numéricas, recorramos el contenido de la etiqueta en el elemento F tempter.
‫Así que vamos a recorrer los nombres de las columnas y lo que contiene cada columna.
‫Vamos a aplicar tipos de puntos.
‫El punto es Daytop numérico.
‫Eso tiene sentido donde tenemos que ponerlo, si el contenido es sí, si el contenido de la columna es numérico,
‫queremos imprimir las etiquetas.
‫Ese será el nombre de la columna.
‫Maravilloso.
‫Así que echemos un vistazo a uno de estos, hicimos estos aquí para que sepamos que son numéricos.
‫Pero echemos un vistazo a la modelo divertida, Heidi.
‫Maravilloso.
‫Así que este va a ser el modelo y, de hecho, podemos comprobar cuál es.
‫Identificación del modelo para su modelo de máquina único, i. mi. F. I. descripción del modelo, hermosa.
‫Bien, estos son nuestros tipos numéricos y ahora lo que podríamos hacer es averiguar cuáles de
‫estos tienen valores perdidos en los que estamos más enfocados en el que queremos llenar las columnas numéricas
‫faltantes con algún tipo de verificación de valor para qué columnas numéricas no tienen valores.
‫Ahora, ¿cómo podemos hacer esto?
‫Bueno, en primer lugar, comencemos con el contenido de cuatro etiquetas.
‫Simplemente escribiremos exactamente lo que hicimos antes del intento, los elementos, y ahora queremos ir.
‫Si no aplican tipos es numérico.
‫Intenté hacer la pestaña, pero como demasiadas opciones es contenido de tipo dx numérico.
‫Maravilloso.
‫Y luego, lo que podríamos necesitar hacer es verificar que haya una característica o una función en el código de Panda ahora.
‫Así que si vamos Paideia es ahora.
‫Pandas ya está aquí.
‫Entonces, esto detecta valores faltantes para una matriz como un objeto, por lo que podemos hacer esto con el contenido de Pender, eso es lo
‫que queremos.
‫Entonces hacemos otro segmento aquí.
‫Entonces PDA es ahora.
‫Entonces esto va a ir a los valores nulos en el contenido, a. k. una. la columna de toda la columna
‫son nuestros valores.
‫Pero debemos asegurarnos de que esto sea algo tan total.
‫Entonces, si hay valores nulos, si es mayor que cero, queremos imprimir la etiqueta.
‫Esto debería decirnos qué columnas no tienen valores.
‫Está bien.
‫Ahora que sabemos qué columnas o qué columnas numéricas no tienen valores, podemos hacerlo.
‫Llénalos con algo.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es llenar las filas numéricas con la mediana.
‫Hmm, entonces, ¿qué tal si hacemos eso, podemos tomar esto?
‫Copiaremos esto aquí.
‫Muy bien, vamos a ir Phil, numérico subió con la mediana maravillosa, pero hay otra cosa
‫que tenemos que hacer aquí.
‫No tenemos que hacerlo, pero lo haremos de todos modos.
‫Y lo voy a escribir primero, porque vamos a agregar una columna binaria que nos dice si
‫faltaban los datos o no.
‫Ese comentario es un poco largo, pero no importa.
‫¿Qué crees que podríamos hacer?
‫Dejaré que lo pienses mientras lo hacemos.
‫Iremos aquí.
‫Falta es igual a PD ahora está contento.
‫Maravilloso.
‫Y luego lo que vamos a hacer aquí es completar los valores numéricos faltantes con la etiqueta de temperatura media def es igual al
‫contenido.
‫Complete un punto de contenido Madian quién.
‫Solo nos basamos en lo que hemos hecho antes, pero agregamos dos nuevos pasos aquí antes de presionar shift y entrar en
‫esto, vamos en contra de nuestra regla if y superamos el código.
‫Quiero que piense por qué podríamos poner esta columna aquí.
‫También podría preguntarse, ¿por qué lo sentimos con la mediana?
‫¿Por qué no el principal?
‫Bueno, la razón por la que estamos agregando esta columna aquí es porque si completamos todos
‫los datos que faltan con la mediana, entonces podría haber una razón para ese valor faltante que estaba allí.
‫Guardamos esa información.
‫El hecho de que faltaba esa variable al agregar una columna, que es verdadera o falsa, si faltaba o
‫no.
‫Eso significa que si encontramos una fila a la que le falta un valor de ID de subastador y luego la llenamos
‫con la mediana de la columna de la idea de la subasta, habrá una columna al final de nuestro marco
‫de datos, que dice verdadero, que es básicamente cero uno, lo que nos dice que, oye, llenamos esta fila de ID
‫de subastador, pero originalmente a la persona que llama o esta fila le faltaba este valor.
‫Guardamos esos datos.
‫Mantenemos esa información de que el hecho de que esa muestra en particular tuviera un subastador perdido idy en
‫el conjunto de datos.
‫Así que guardamos esa información allí.
‫Pero luego lo estamos llenando con la mediana.
‫Y es posible que se pregunte por qué la mediana, ¿verdad?
‫¿Por qué no el principal?
‫Bueno, la cosa aquí, la razón es que la mediana es más robusta que el significado.
‫Y es posible que se esté preguntando, ¿qué quiere decir con que la mediana es más robusta en la media?
‫Bueno, la cuestión es que cuando usas la media cuando tenemos muchos valores diferentes, por lo
‫que tenemos cuatrocientos doce mil valores, el principal de muchos valores diferentes puede ser muy sensible a los valores
‫atípicos.
‫Permítanme demostrarlo con una especie de ejemplo aproximado.
‫Entonces, demuestre cómo la mediana es más robusta que la media.
‫Y acabamos de ejecutar esta celda.
‫Veremos qué pasó con eso en un segundo.
‫Solo quiero darles un ejemplo de por qué podríamos usar la mediana.
‫Es posible que desee buscar este paso.
‫¿Por qué utilizar la mediana en lugar de Maine?
‫Eso podría ser una especie de extensión.
‫Podrías investigar un poco allí.
‫Pero vamos, aquí vamos.
‫Decenas es igual a NP por lo que va a hacer.
‫Estamos creando una matriz de mil de largo con un valor de cien.
‫Entonces digamos que hay miles de personas.
‫¿Por qué lo llamamos así?
‫Decenas.
‫Entonces cien.
‫Cientos.
‫Hay mil personas cada una con cien dólares cada una.
‫está bien.
‫Y luego haremos uno con cientos y mil millones, digamos, de esas miles de personas.
‫Bill Gates acaba de entrar y tiene mil millones de dólares en el bolsillo.
‫Así que nos iremos.
‫No decenas.
‫Somos dueños de cientos.
‫Entonces hay mil personas con cien dólares.
‫Pero ahora Bill Gates ha entrado y tiene mil millones.
‫Eso es nueve ceros.
‫Dios mío, son muchos ceros, uno, dos, tres, uno, dos, tres, uno, dos, tres.
‫Bien hecho.
‫Bien, lo que vamos a hacer aquí es vaciar cientos principales y luego vaciar
‫cientos principales gillion y luego vaciar cientos Madian y luego pagar cientos Madian. mil millones.
‫Entonces, lo que estamos haciendo es tomar el principal y el principal de cada uno de estos y la mediana del significado
‫de cada uno de ellos, digamos.
‫¡Cortejar!
‫¿Entiendes lo que quiero decir aquí?
‫En nuestra matriz, cientos, echémosle un vistazo.
‫Estos son solo mil ejemplos del número cien.
‫El principal es el que tiene sentido.
‫Y la mediana también es cien, pero cuando agregamos mil millones al final, debería estar aquí abajo en alguna
‫parte.
‫Quizás no lo sea.
‫Está en cientos de miles de millones.
‫Tenemos un ejemplo de mil millones al final.
‫Mira cuánto influye eso en nuestro main.
‫Y ahora este es un ejemplo extremo, ¿verdad?
‫Estamos usando mil millones contra cien.
‫Así que aquí tenemos un par de órdenes de magnitud.
‫Mira lo diferente que es la mediana en su forma más pura.
‫Por eso usamos la mediana.
‫Y, por lo tanto, es posible que se encuentre con eso en su investigación de por qué usar los medios en la principal.
‫Pero la razón principal es que la mediana es más robusta para los aliados, pero con eso cubierto, echemos
‫un vistazo a lo que acabamos de hacer.
‫¿Qué acabamos de hacer con esto?
‫Entonces, para averiguarlo, lo que podemos hacer ahora es verificar si no hay valores numéricos.
‫¿Y cómo lo hicimos antes?
‫Bueno, lo hicimos por el contenido de la etiqueta y los artículos dentales.
‫Eso es lo que buscamos.
‫Sí.
‫Si la API es de un tipo que no me está adelantando aquí, contenido de tipo numérico.
‫Maravilloso si el día de pago es nulo, contenido que alguna etiqueta imprima.
‫Entonces, esto debería decirnos si todavía hay valores numéricos o columnas numéricas que no tienen valor, debería
‫imprimir esos nombres de columna.
‫Y resulta que no es nada, la razón es porque acabamos de llenar el contenido,
‫los que faltaban con la mediana son ahora, vamos a ver qué hizo nuestra columna de encuadernación, ¿de acuerdo?
‫Verifique si esto funcionó.
‫Nosotros deberíamos tener.
‫Subamos aquí.
‫¿Cuántos valores de ID de subastador faltaban?
‫¿Podemos averiguarlo?
‫De nuestro anterior subastador, estaría bien, así que deberíamos haberlo hecho.
‫El hecho de que hayamos llenado falso debería ser el número total de filas menos el problema, que verdadero debería ser
‫este valor de nuestra columna binaria, ¿verdad?
‫Porque no faltaba.
‫Así que vayamos aquí.
‫Sé.
‫Cierto debería ser esto.
‫No.
‫Porque esa es la cantidad de valores perdidos que vieron allí.
‫Entonces, lo que hemos hecho aquí antes, fallamos en nuestros valores.
‫Hemos comprobado nuestros valores perdidos.
‫Los hay, por lo que nuestros valores binarios deberían ser verdaderos para veinte mil ciento treinta y seis ejemplos, porque esa es la cantidad
‫de ejemplos que hemos fallado.
‫Así que veamos eso.
‫Lo mismo hizo en la puntuación 10 puntos porque hemos creado una columna.
‫Falta el ID del subastador.
‫Vea aquí que tenemos la etiqueta más falta.
‫Ahora bien, esto debería ser verdadero y falso.
‫Hermoso, lo que eso significa es que completamos veinte mil ciento treinta y seis valores en la columna de ID del subastador,
‫no es la columna que falta porque recuerde que acabamos de hacer esto con la mediana de la columna de
‫la idea de subasta original.
‫¿Quién?
‫Ahora, eso fue bastante completo, pero todavía tenemos algunos valores faltantes en nuestro marco de datos.
‫Veamos qué más tenemos.
‫Completamos todos los valores numéricos faltantes, pero todavía tenemos algunos de estos.
‫Todavía tenemos unos pocos, todos estos son cero.
‫Sin embargo, no les falta ninguno, así que eso es bueno.
‫Se están preparando para usar con nuestro modelo de aprendizaje automático, pero aún tenemos que completar todos estos antes
‫de que podamos usar nuestros datos con un modelo de aprendizaje automático.
‫Así que hagámoslo en el siguiente video.