‫Jetzt haben wir alle fehlenden Zahlenwerte in unserem Datenrahmen aufgefüllt.
‫Machen wir dasselbe.
‫Aber für den Rest der fehlenden Werte, welche sind das hier mit Zahlen?
‫Das haben wir mit D herausgefunden. F. Tamberg ist und einige.
‫Also haben wir ein paar, die noch fehlen.
‫Und ich habe eine Ahnung, dass sie alle kategorisch sind.
‫Erinnern Sie sich, wie wir vorher Spalten mit einem String-Datentyp gefunden haben?
‫Machen wir das nochmal.
‫Aber dieses Mal, weil wir alle numerischen Daten aufgefüllt haben, suchen wir alle Spalten, die keine numerischen Daten sind und die
‫uns sagen sollten, dass in all diesen Spalten noch Werte fehlen.
‫Ist das sinnvoll?
‫Weil wir alle Spalten mit numerischen Daten gefüllt haben.
‫Wir möchten die Spalten finden, die keine numerischen Daten sind.
‫Also mach ein bisschen Hanania.
‫Also kategoriale Variablen ausfüllen und in Zahlen umwandeln.
‫Wir arbeiten jetzt an kategorialen Variablen, weil wir bereits an unseren numerischen Variablen gearbeitet haben.
‫Lassen Sie uns also nach Spalten suchen, die nicht numerisch sind, und wir suchen nach Label-Inhalten, temporären indischen
‫Darte-Elementen und dann gehen wir, wenn nicht PD, nicht API-Typen.
‫Das ist numerisch.
‫Das ist also sinnvoll.
‫Wenn nicht, also wenn sie nicht numerisch sind, weil wir alle Variablen aufgefüllt haben, die numerisch sind. Jetzt wollen
‫wir diejenigen finden, die keinen numerischen Inhalt haben, und dann wollen wir zu einem permanenten Label gehen.
‫Wunderschönen.
‫Nun, dies wird uns alle Werte mitteilen, alle Spalten, die nicht numerisch sind, aber einige
‫von ihnen sind in Ordnung, Nutzungsband, das sind einige fehlende Werte.
‫Das hat also dreihundertneununddreißigtausend fehlende Werte.
‫Jetzt kennen wir also alle Spalten, die nicht numerisch sind.
‫Was können wir tun?
‫Wie füllen wir diese auf?
‫Als wir eine String-Spalte in Kategorien umwandelten, hatten wir Zugriff auf ein Attribut namens Codes, das
‫uns einen numerischen Wert für alle Variablen in dieser Spalte lieferte.
‫Schauen wir uns ein Beispiel an, bevor wir es tun.
‫Also kategorisch.
‫Was dies also tun wird, ist Angeber, kategorialer Typ, und dann werden wir beim Zustand 10
‫übergehen.
‫Wir werden uns einen Zustandscode ansehen, denn das ist der, den wir zuvor in einem Beispiel verwendet haben, und wir werden sehen, was dies bewirkt.
‫Kategorien, dreiundfünfzig Objekte, Kategorien.
‫OK, können wir hier tagsüber arbeiten?
‫Kategoriale Daten.
‫Okay, ja, und was ich tue, ist, dass Punktcodes in Ordnung sind.
‫So drehen wir den ganzen Staat.
‫Die Variablen in der Zustandsspalte in Zahlen umwandeln, also wie würden wir das für alles machen, alle
‫kategorialen Spalten?
‫Denn genau das müssen wir tun, oder?
‫Wir müssen die fehlenden kategorialen Variablen ergänzen und gleichzeitig in Zahlen umwandeln.
‫Also können wir dies verwenden, lassen Sie uns daran festhalten, dass sie hier eine weitere Zelle erstellen,
‫wir könnten kategoriale Variablen in Zahlen umwandeln und fehlende ausfüllen.
‫Sagen wir also, lass uns den Inhalt von Tag 10 erhaltene Elemente durchgehen und dann, wenn nicht, wenn es nicht genau so ist, wie wir es hier oben
‫gemacht haben.
‫Wenn es sich also nicht um einen numerischen Typ handelt, wendet Paideia keine Punktzeiten an.
‫Punkt ist ein numerischer Typ.
‫Aber denken Sie daran, dass wir das nicht hier haben, also überprüft es, ob es sich nicht um numerische Tagesinhalte handelt.
‫Wunderbar.
‫Da wir wissen, dass es nicht numerisch ist, überprüfen wir möglicherweise erneut, ob es
‫fehlt, und fügen eine binäre Spalte hinzu, genau wie im vorherigen Video mit numerischen Daten.
‫Also hatte ich eine binäre Spalte, um anzuzeigen, ob ein Sample einen fehlenden Wert hatte.
‫Wunderbar zu befeuchten.
‫Los geht's, Label plus machen wir hier eine kleine Zeichenkette hier fehlt der Unterstrich ist gleich Tag ist jetzt Inhalt.
‫Das wird also nur true oder false zurückgeben, wenn der Wert fehlt.
‫Wenn also der kategoriale Wert fehlt, wird er zurückgegeben.
‫Stimmt, es wird eine Spalte machen.
‫Und in einem Zeichen dafür, dass das Wahre, wenn es nicht fehlt, nur ein falsches a hat. k. A. true ist eins false
‫ist null Verwandeln Sie Kategorien in Zahlen und fügen Sie plus eins hinzu, das Sie sich vielleicht fragen werden.
‫Daniel, warum fügen wir plus eins hinzu.
‫Nun, eigentlich lassen Sie uns zuerst die Codezeile schreiben, denn sagen wir, der Code Paty kategorischen Inhaltspunktcode
‫plus eins könnte sich jetzt fragen, warum wir plus einen dieser Codes machen.
‫Wenn wir also dieses plus eins gemacht haben, sehen Sie, wie es nach oben geht.
‫Weiter so geht es nach oben.
‫OK.
‫Warum sollten wir das tun?
‫Nun, Panders Catagories funktioniert automatisch, wenn hier ein Wert fehlt, ist dies ein
‫Zeichen für einen negativen Code.
‫Aber wir wollen das nicht, wir wollen, dass es nicht negativ ist und wir wollen, dass es null ist.
‫Wenn wir also eine Spalte mit fehlenden Werten finden, können wir dies möglicherweise sehen.
‫Wenn nicht, verwenden wir I.
‫Ist es schlecht, dass man viele fehlende Werte hat, nicht wahr?
‫Nutzungsmuster.
‫OK.
‫Schauen wir uns diese Spalte an.
‫Codes o negativ eins, negativ eins negativ unschön.
‫Wir möchten nicht, dass dies negativ ist, also werden wir dort eines hinzufügen.
‫Alle unsere Zahlen sind also in unserem Datenrahmen positiv.
‫Aus diesem Grund fügen wir hier plus eins hinzu.
‫Wenn wir also diese Bombe auf diese Weise machen würden, wissen wir, wenn wir unsere Daten von einer Zahl in alle Zahlen oder Kategorien umwandeln,
‫auf diese Weise wissen wir, dass Null tatsächlich fehlt.
‫Alle anderen Kategorien sind nur plus eins bezüglich ihres Kategoriecodes.
‫Also lass uns.
‫Führen Sie diese Zelle aus.
‫Dies kann eine Weile dauern, einige wenige fehlende Werte haben, also müssen wir alle diese füllen.
‫Was wir also tun, drehen wir alle diese Spalten um, die nicht numerisch sind.
‫Denken Sie daran, das haben wir hier gefunden.
‫Numerisch.
‫Wir nehmen diese fehlenden Werte auf oder wandeln sie zuerst in Kategorien um.
‫Wenn ein Wert fehlt, wird dieser Rogen zugewiesen.
‫Negativ eins, aber wir fügen dem Code plus eins hinzu.
‫Alle fehlenden Werte werden also Null sein.
‫Und all die Werte, die noch da sind, die Kategorien werden eine Zahl sein, die sich
‫auf alles bezieht, was entschieden wird, dass ihre Kategorien, oh, schön, es hat funktioniert.
‫OK, jetzt können wir überprüfen, was wir getan haben, indem wir die Tür-zu-Tür-Infos aufrufen.
‫Also sagen wir hier, OK, also haben wir jetzt einhundertdrei verschiedene Spalten.
‫Wow, schauen wir mal.
‫Wenn wir also D gehen. F. Tampa soll die Party anführen.
‫OK, also sehen Sie, das sind jetzt alle kategorisch fehlende Spalten, die angepasst wurden, die am Ende hinzugefügt
‫wurden.
‫Nun, das ist aus dieser Codezeile hier.
‫Siehst du also, was ich meine?
‫Fügen Sie eine binäre Spalte hinzu, um anzugeben, ob bei einer Probe ein Wert fehlt.
‫Dies bedeutet also, dass es für Proben Null einen Differentialtyp hatte, er fehlte.
‫Wenn wir also zurückgehen und diese Spalte für die Stichprobe Null finden, wird sie mit einem Wert Null gefüllt, anstatt nur
‫zu fehlen.
‫Jetzt.
‫Eine letzte Überprüfung ist, ob es noch weitere fehlende Werte gibt, denn was wir getan haben, die numerischen
‫und kategorialen Werte unseres Diaphragmas aufzufüllen und in Zahlen umzuwandeln, sollten keine weiteren fehlenden Werte
‫mehr geben.
‫Wunderschönen.
‫Sie sollten also alle Null sein.
‫Vielleicht kann ich 10 abschneiden.
‫Verstehst du, was ich meine?
‫Es wird abgeschnitten 20.
‫Wunderbar.
‫Wir haben also keine fehlenden Werte mehr in unserem Datenrahmen und unsere Daten sollten alle numerisch sein.
‫Was sagt dir das?
‫Was wissen Sie über Machine-Learning-Modelle?
‫Was sind diese beiden Punkte für Sie, wenn Sie über Machine-Learning-Modelle nachdenken?
‫Wir warten auf das nächste Video, damit wir es herausfinden können.