‫Ora, abbiamo riempito tutti i valori numerici mancanti nel nostro frame di dati.
‫Facciamo lo stesso.
‫Ma per il resto dei valori mancanti, quali sono questi qui con i numeri?
‫Quindi l'abbiamo scoperto usando D. F. Tamberg è e alcuni.
‫Quindi ne abbiamo alcuni che mancano ancora.
‫E ho la sensazione che siano tutti categorici.
‫Ricordi come abbiamo trovato le colonne prima di quello con un tipo di dati stringa?
‫Facciamolo di nuovo.
‫Ma questa volta, poiché abbiamo riempito tutti i dati numerici, troviamo tutte le colonne che non sono dati numerici e
‫questo dovrebbe dirci che tutte queste colonne hanno ancora valori mancanti.
‫Ha senso?
‫Perché abbiamo riempito tutte le colonne con dati numerici.
‫Vogliamo trovare le colonne che non sono dati numerici.
‫Quindi fai un po' di hanania.
‫Quindi riempire e trasformare le variabili categoriali in numeri.
‫Ora stiamo lavorando sulle variabili categoriali perché abbiamo già lavorato sulle nostre variabili numeriche.
‫Quindi andiamo a controllare le colonne che non sono numeriche e andremo per il contenuto dell'etichetta, gli elementi Temp darte dell'India
‫e poi andremo se non PD, non i tipi di API.
‫Questo è numerico.
‫Quindi questo ha senso.
‫In caso contrario, se non sono numerici perché abbiamo riempito tutte le variabili che sono numeriche ora
‫vogliamo trovare quelle che non sono contenuti numerici e quindi vogliamo passare all'etichetta pertinente.
‫Bellissimo.
‫Ora, questo ci dirà tutti i valori, tutte le colonne che non sono numeriche, ma alcune
‫di esse vanno bene, banda di utilizzo, sono pochi i valori mancanti.
‫Quindi questo ha trecentotrentanovemila valori mancanti.
‫Quindi ora conosciamo tutte le colonne che non sono numeriche.
‫Cosa possiamo fare?
‫Come li riempiamo?
‫Quando abbiamo trasformato una colonna stringa in categorie, abbiamo avuto accesso a un attributo chiamato Codici, che ci
‫ha fornito un valore numerico per tutte le variabili in quella colonna.
‫Diamo un'occhiata a un esempio prima di farlo.
‫Così categorico.
‫Quindi quello che farà è fare il ruffiano, tipo categorico, e poi passeremo allo stato
‫10.
‫Esamineremo un codice di stato perché è quello che usiamo come esempio prima e vedremo cosa fa.
‫Categorie, cinquantatré oggetti, categorie.
‫Ok, possiamo fare il giorno qui?
‫Dati categoriali.
‫Ok, sì, e quello che faccio è che i codici punto vanno bene.
‫Quindi è così che trasformiamo tutto lo stato.
‫Le variabili nella colonna di stato in numeri, quindi come lo faremmo per tutto, tutte le
‫colonne categoriali?
‫Perché è quello che dobbiamo fare, giusto?
‫Dobbiamo riempire le variabili categoriali mancanti e trasformarle in numeri allo stesso tempo.
‫Quindi potremmo usare questo, manteniamo che faranno un'altra cella qui, potremmo trasformare le
‫variabili categoriche in numeri e riempire i mancanti.
‫Quindi diciamo che andiamo in loop per il contenuto nel giorno 10 ha ottenuto elementi e poi, in caso contrario, se non è proprio come abbiamo
‫fatto qui.
‫Quindi, se non è un tipo numerico, Paideia non applica i tempi dei punti.
‫Il punto è di tipo numerico.
‫Ma ricorda che abbiamo il non qui, quindi controlla se non è un contenuto numerico diurno.
‫Meraviglioso.
‫Poiché sappiamo che non è numerico, potremmo verificare se manca di nuovo e
‫aggiungeremo una colonna binaria, proprio come abbiamo fatto nel video precedente con dati numerici.
‫Quindi avevo una colonna binaria per indicare se un campione aveva un valore mancante.
‫Meraviglioso da inumidire.
‫Ci siamo, etichetta più faremo una piccola stringa qui è il carattere di sottolineatura mancante uguale a giorno ora è contenuto.
‫Quindi tornerà solo vero o falso se il valore è mancante.
‫Quindi, se manca il valore categorico, verrà restituito.
‫Vero, farà una colonna.
‫E nel segno che il vero se non manca, ha solo una falsa. K. un. vero è uno
‫falso è zero trasforma le categorie in numeri e aggiungi più uno che potresti chiederti.
‫Daniel, perché stiamo aggiungendo più uno.
‫Bene, in realtà scriviamo prima la riga di codice perché diciamo che il codice punto del contenuto categorico di
‫Paty più uno ora potrebbe chiedersi perché stiamo facendo più uno di questi codici.
‫Quindi, se abbiamo fatto questo più uno, guarda come sale.
‫Tienilo lì.
‫OK.
‫Perché dovremmo farlo?
‫Bene, il modo in cui funziona Panders Catagories, è automaticamente se c'era qualche valore mancante qui, è segno
‫che un codice di uno negativo.
‫Ma non lo vogliamo, vogliamo che non sia negativo e vogliamo che sia zero.
‫Quindi forse se troviamo una colonna con valori mancanti, potremmo essere in grado di vederlo.
‫In caso contrario, andiamo all'utilizzo I.
‫Sta usando male che uno abbia molti valori mancanti, non è vero.
‫Modello di utilizzo.
‫OK.
‫Diamo un'occhiata a questa colonna.
‫Codici o negativo, negativo non bello.
‫Non vogliamo che questo sia negativo, quindi ne aggiungeremo uno lì.
‫Quindi tutti i nostri numeri sono positivi nel nostro frame di dati.
‫Questo è il motivo per cui aggiungiamo più uno qui.
‫Quindi, se dovessimo fare questa bomba in questo modo, sappiamo che quando trasformiamo i nostri dati da un numero in tutti i numeri o categorie, in
‫questo modo sappiamo che in realtà manca lo zero.
‫Tutte le altre categorie sono solo più uno su quale sia il loro codice di categoria.
‫Quindi andiamo.
‫Esegui questa cella.
‫Questo potrebbe richiedere un po' di tempo, avere un discreto valore mancante, quindi dobbiamo riempirli tutti.
‫Quindi quello che stiamo facendo, stiamo trasformando tutte queste colonne che non sono numeriche.
‫Ricorda, questo è quello che abbiamo trovato qui.
‫Numerico.
‫Prendiamo quei valori mancanti o in realtà prima li trasformiamo in categorie.
‫Se hanno un valore mancante, quella Roe verrà assegnata.
‫Uno negativo, ma stiamo aggiungendo più uno al codice.
‫Quindi tutti i valori mancanti saranno zero.
‫E tutti i valori che sono ancora lì, le categorie saranno un numero relativo a
‫qualunque cosa sia deciso che le loro categorie sono, oh, bello, ha funzionato.
‫OK, ora possiamo controllare cosa abbiamo fatto andando a porta a porta informazioni.
‫Quindi diciamo qui, OK, quindi ora abbiamo centotre colonne diverse.
‫Wow, diamo un'occhiata.
‫Quindi se andiamo D. F. Tampa a capo della festa.
‫OK, quindi vedi, questi sono tutti ora categorici mancano colonne che sono state regolate, che sono state aggiunte alla
‫fine.
‫Ora, questo è da questa riga di codice qui.
‫Quindi vedi cosa intendo?
‫Aggiungi una colonna binaria per indicare se un campione aveva un valore mancante.
‫Quindi questo significa che per i campioni zero, aveva un tipo differenziale, mancava.
‫Quindi, se tornassimo indietro e trovassimo quella colonna per il campione zero, verrebbe riempita con un valore zero anziché
‫semplicemente mancante.
‫Ora.
‫Un ultimo controllo è vedere se ci sono altri valori mancanti, perché quello che abbiamo fatto, riempiendo i
‫valori numerici e categoriali del nostro diaframma e trasformandoli in numeri, non dovrebbero esserci più
‫valori mancanti.
‫Bellissimo.
‫Quindi dovrebbero essere tutti zero.
‫Quindi forse posso tagliare 10.
‫Capito quello che intendo?
‫Viene troncato 20.
‫Meraviglioso.
‫Quindi non abbiamo più valori mancanti nel nostro frame di dati e i nostri dati dovrebbero essere tutti numerici.
‫Cosa ti dice?
‫Cosa sai dei modelli di machine learning?
‫Quali sono questi due punti che ti suggeriscono quando pensi ai modelli di apprendimento automatico?
‫Aspettiamo il prossimo video per scoprirlo.