‫الآن قمنا بملء جميع القيم العددية المفقودة في إطار البيانات الخاص بنا.
‫لنفعل الشيء نفسه.
‫لكن بالنسبة لبقية القيم المفقودة ، ما هذه القيم التي تحتوي على أرقام؟
‫لذلك اكتشفنا هذا.
‫استخدام DF temp ليس مجموعًا ، لذلك لدينا عدد قليل لا يزال مفقودًا ولدي حدس أنها كلها
‫قاطعة.
‫تذكر كيف وجدنا أعمدة قبل ذلك بنوع بيانات السلسلة؟
‫لنفعل ذلك مرة أخرى.
‫لكن هذه المرة ، نظرًا لأننا ملأنا جميع البيانات الرقمية ، فلنجد جميع الأعمدة التي ليست بيانات
‫رقمية.
‫ومن المفترض أن يخبرنا ذلك بكل هذه الأعمدة التي لا تزال تحتوي على قيم مفقودة.
‫هل هذا منطقي؟
‫لذلك نظرًا لأننا ملأنا جميع الأعمدة ببيانات رقمية ، فنحن نريد العثور على الأعمدة التي ليست بيانات
‫رقمية.
‫لذا قم بتوجيه صغير هنا.
‫لذا فإن ملء المتغيرات الفئوية وتحويلها إلى أرقام.
‫نحن نعمل الآن على المتغيرات الفئوية لأننا عملنا بالفعل على المتغيرات العددية.
‫لذلك دعنا نذهب للتحقق من الأعمدة التي ليست رقمية وسنذهب لمحتوى التسمية وتحديد عناصر النقطة المؤقتة
‫ثم سنذهب إذا لم يكن PD وليس أنواع API ، فإن النقطة هي رقمية.
‫لذلك هذا منطقي.
‫إذا لم يكن الأمر كذلك إذا لم تكن رقمية لأننا ملأنا جميع المتغيرات الرقمية.
‫نريد الآن العثور على العناصر التي ليست ذات محتوى رقمي ثم نرغب في الانتقال إلى ملصق الطباعة.
‫جميلة.
‫الآن ، هذا سيخبرنا بكل القيم ، كل الأعمدة التي ليست رقمية ، ولكن بعضها.
‫حسنًا ، نطاق الاستخدام يحتوي على عدد قليل من القيم المفقودة.
‫لذلك يحتوي هذا على 339000 قيمة مفقودة.
‫حسنًا ، نعرف الآن جميع الأعمدة غير الرقمية.
‫ماذا نستطيع ان نفعل؟
‫كيف نملأ هذه؟
‫عندما قمنا بتحويل عمود سلسلة إلى فئات ، كان لدينا وصول إلى سمة تسمى الرموز ،
‫والتي أعطتنا قيمة عددية لجميع المتغيرات في هذا العمود.
‫دعونا نلقي نظرة على مثال قبل أن نفعل ذلك.
‫حتى PD قاطعة.
‫إذن ما سيفعله هذا هو النوع الفئوي للباندا ومن ثم سنمرره حالة DF Temp.
‫سننظر في عمود الحالة لأن هذا هو المثال الذي استخدمناه من قبل وسنرى ما يفعله
‫هذا.
‫فئات.
‫53 كائنًا.
‫إذن فهذه فئات.
‫تمام.
‫هل يمكننا عمل نوع d هنا؟
‫قاطع نوع D.
‫تمام.
‫نعم.
‫وما يمكن أن تفعله هو الرموز.
‫اه حسنا.
‫إذن هذه هي الطريقة التي ندير بها كل الدولة.
‫المتغيرات في عمود الحالة إلى أرقام.
‫فكيف نفعل هذا لكل شيء؟
‫جميع الأعمدة الفئوية.
‫لأن هذا ما نحتاج إلى القيام به ، أليس كذلك؟
‫نحتاج إلى ملء المتغيرات الفئوية المفقودة وتحويلها إلى أرقام في نفس الوقت.
‫لذلك قد نستخدم هذا.
‫دعنا نحافظ على ذلك هناك.
‫سأصنع خلية أخرى هنا.
‫قد نذهب لتحويل المتغيرات الفئوية إلى أرقام ونملأ المفقودين.
‫لذلك دعنا نقول دعنا ننتقل إلى المحتوى في عناصر DF المؤقتة ثم إذا لم يكن الأمر كذلك إذا لم يكن الأمر كما فعلنا
‫هنا.
‫لذلك إذا لم يكن نوعًا رقميًا PD ، وليس مرات API ، فهو نوع رقمي.
‫لكن تذكر أنه ليس لدينا ما هو غير موجود هنا ، لذلك يتم التحقق مما إذا لم يكن محتوى نهاريًا رقميًا.
‫رائع.
‫لأننا نعلم أنها ليست رقمية.
‫قد نتحقق لمعرفة ما إذا كان مفقودًا مرة أخرى.
‫وسنضيف عمودًا ثنائيًا تمامًا كما فعلنا في الفيديو السابق ببيانات عددية.
‫لذا أضف عمودًا ثنائيًا للإشارة إلى ما إذا كانت العينة تحتوي على قيمة مفقودة.
‫درجة حرارة ZDF رائعة.
‫هنا نذهب إلى التسمية بالإضافة إلى أننا سنقوم بإجراء سلسلة صغيرة من الضربات السفلية المفقودة تساوي مدفوعة هي محتوى فارغ ، لذلك سيعود
‫هذا فقط صحيح أو خطأ إذا كانت القيمة مفقودة.
‫لذلك إذا كانت القيمة الفئوية مفقودة ، فستعود إلى القيمة الصحيحة.
‫ستنشئ عمودًا وستحدد ذلك إلى true.
‫إذا لم يكن مفقودًا ، فسيكون هناك خطأ أ. ك. أ. صحيح كواحد.
‫خطأ هو صفر تحويل الفئات إلى أرقام وإضافة زائد واحد.
‫قد تتساءل يا دانيال لماذا نضيف زائد واحد؟
‫حسنًا ، في الواقع ، دعنا نكتب سطر الكود أولاً لأننا نرى الكود المدفوع رمز المحتوى الفئوي
‫زائد واحد.
‫الآن ، أتساءل لماذا نقوم بعمل زائد واحد لكل هذه الرموز؟
‫إذا فعلنا هذا زائد واحد ، فانظر كيف يرتفع.
‫حافظ على ذلك هناك.
‫تمام.
‫لماذا نفعل هذا؟
‫حسنًا ، الطريقة التي تعمل بها فئات PANDAS هي أنه تلقائيًا إذا كان هناك بعض القيمة المفقودة
‫هنا ، فإنه يعين ذلك الرمز السلبي.
‫لكننا لا نريد ذلك.
‫نريده ألا يكون سالب واحد.
‫نريده أن يكون صفرًا.
‫لذا ربما إذا وجدنا عمودًا به قيم مفقودة ، فقد نتمكن من رؤية هذا.
‫إذا لم يكن كذلك ، نذهب للاستخدام.
‫أوه لا.
‫هل هو منحنى الاستخدام.
‫هذا واحد لديه الكثير من القيم المفقودة ، أليس كذلك.
‫حظر الاستخدام.
‫حسنًا ، دعنا نلقي نظرة على هذا العمود.
‫رموز DOT.
‫أوه ، سالب واحد ، سالب واحد ، سالب واحد.
‫جميلة.
‫لا نريد أن يكون هذا سالب واحد ، لذا سنضيف واحدًا هناك.
‫لذا فإن جميع أرقامنا موجبة في DataFrame الخاص بنا.
‫هذا هو سبب إضافة زائد واحد هنا.
‫لذلك إذا أردنا القيام بذلك بهذه الطريقة ، فإننا نعرف متى نقوم بتحويل إطار البيانات الرقمي الخاص بنا إلى جميع الأرقام ، كل
‫الفئات.
‫بهذه الطريقة نعرف أن الصفر مفقود بالفعل.
‫جميع الفئات الأخرى هي إضافة واحدة فقط على رمز فئتها.
‫لذلك دعونا.
‫قم بتشغيل هذه الخلية.
‫قد يستغرق هذا بعض الوقت.
‫لدي عدد قليل من القيم المفقودة ، لذا يتعين علينا ملء كل هذه القيم.
‫إذن ما نفعله ، نحن نقلب كل هذه الأعمدة غير الرقمية ، تذكر ، هذا ما
‫وجدناه هنا ، وليس رقمي.
‫نحن نأخذ هذه القيم المفقودة أو في الواقع نحولها أولاً إلى فئات.
‫إذا كانت لديهم قيمة مفقودة ، فسيتم تعيين سالب واحد لهذا الصف ، لكننا نضيف زائد واحد
‫إلى الشفرة.
‫لذا فإن جميع القيم المفقودة ستكون صفرًا وجميع القيم التي لا تزال موجودة ، وستكون الفئات
‫عبارة عن بعض الأرقام المتعلقة بأي حيوانات الباندا التي قررت تصنيف فئاتها.
‫اوه جميل.
‫انها عملت.
‫حسنًا ، يمكننا الآن التحقق لمعرفة ما فعلناه من خلال الانتقال إلى معلومات DF temp.
‫لذلك نقول ، حسنًا ، لدينا الآن 103 أعمدة مختلفة.
‫رائع.
‫حسنًا ، دعنا نلقي نظرة.
‫لذلك إذا ذهبنا رئيس درجة الحرارة نقطة لا تي.
‫آه.
‫حسنًا ، انظر ، هذه هي جميع الأعمدة الفئوية المفقودة التي تم تعديلها والتي تمت إضافتها في النهاية.
‫الآن هذا من هذا السطر من التعليمات البرمجية هنا.
‫لذا انظر ما أعنيه؟
‫أضف عمودًا ثنائيًا للإشارة إلى ما إذا كانت العينة تحتوي على قيمة مفقودة.
‫هذا يعني أنه بالنسبة للعينة صفر كان لها نوع تفاضلي ، وكانت مفقودة.
‫إذا عدنا إلى الوراء ووجدنا هذا العمود للعينة صفر ، فسيتم ملؤه بقيمة صفر بدلاً من
‫مجرد فقده.
‫حاليا.
‫يتمثل الفحص الأخير في معرفة ما إذا كان هناك المزيد من القيم المفقودة ، لأن ما قمنا به هو ملء القيم
‫الرقمية والفئوية لإطار البيانات لدينا وتحويلها إلى أرقام.
‫لا ينبغي أن يكون هناك المزيد من القيم المفقودة.
‫جميلة.
‫لذلك يجب أن تكون هذه كلها صفرًا.
‫لذا ربما.
‫هل يتم قطع هذا قليلا؟
‫عشرة.
‫هل تفهم ما اعني؟
‫يتم اقتطاعها.
‫20.
‫رائع.
‫آسف.
‫لم يعد لدينا أي قيم مفقودة في إطار البيانات لدينا ، ويجب أن تكون جميع بياناتنا رقمية.
‫ماذا يخبرك هذا؟
‫ماذا تعرف عن نماذج التعلم الآلي؟
‫إلى ماذا تلمح لك هاتان النقطتان عند التفكير في نماذج التعلم الآلي؟
‫سننتظر الفيديو التالي حتى نتمكن من معرفة ذلك.