‫Agora, preenchemos todos os valores numéricos ausentes em nosso quadro de dados.
‫Vamos fazer o mesmo.
‫Mas quanto ao resto dos valores ausentes, quais são esses aqui com números?
‫Então descobrimos isso usando D. F. Tamberg é e alguns.
‫Então, temos alguns que ainda estão faltando.
‫E tenho um palpite de que são todos categóricos.
‫Lembra-se de como encontramos colunas antes disso com um tipo de dados string?
‫Vamos fazer isso de novo.
‫Mas desta vez, como preenchemos todos os dados numéricos, vamos encontrar todas as colunas que não são numéricas e que
‫devem nos dizer que todas essas colunas ainda têm valores ausentes.
‫Isso faz sentido?
‫Porque preenchemos todas as colunas com dados numéricos.
‫Queremos encontrar as colunas que não são dados numéricos.
‫Então faça um pequeno Hanania.
‫Portanto, preencher e transformar variáveis categóricas em números.
‫Estamos trabalhando em variáveis categóricas agora porque já trabalhamos em nossas variáveis numéricas.
‫Então, vamos verificar as colunas que não são numéricas e iremos para o conteúdo do rótulo, itens de dados temporários
‫da Índia e então iremos, senão PD, não tipos de API.
‫Isso é numérico.
‫Então, isso faz sentido.
‫Se não, então se eles não são numéricos porque preenchemos todas as variáveis que são numéricas agora queremos
‫encontrar aquelas que não são de conteúdo numérico e então queremos ir para o rótulo perent.
‫Bela.
‫Agora, isso vai nos dizer todos os valores, todas as colunas que não são numéricas, mas
‫algumas delas estão bem, faixa de uso, ou seja, alguns valores ausentes.
‫Então isso tem trezentos e trinta e nove mil valores ausentes.
‫Portanto, agora sabemos todas as colunas que não são numéricas.
‫O que podemos fazer?
‫Como podemos preencher isso?
‫Quando transformamos uma coluna de string em categorias, tínhamos acesso a um atributo chamado Códigos, que
‫nos dava um valor numérico para todas as variáveis daquela coluna.
‫Vamos dar uma olhada em um exemplo antes de fazermos isso.
‫Tão categórico.
‫Então o que isso vai fazer é ceder, tipo categórico, e então vamos passar para o estado
‫10.
‫Veremos um código de estado porque é o que usamos como exemplo antes e veremos o que faz.
‫Categorias, cinquenta e três objetos, categorias.
‫OK, podemos trabalhar durante o dia aqui?
‫Dados categóricos.
‫Ok, sim, e o que eu faço é que os códigos de ponto estão ok.
‫Então é assim que transformamos todo o estado.
‫As variáveis na coluna de estado em números, então como faríamos isso para tudo, todas as
‫colunas categóricas?
‫Porque é isso que precisamos fazer, certo?
‫Precisamos preencher as variáveis categóricas ausentes e transformá-las em números ao mesmo tempo.
‫Então, podemos usar isso, vamos manter que eles farão outra célula aqui, podemos transformar
‫variáveis categóricas em números e preencher as lacunas.
‫Digamos que vamos percorrer o conteúdo do dia 10 com itens e, se não for assim, se não for como fizemos
‫aqui.
‫Portanto, se não for do tipo numérico, Paideia não aplica ponto vezes.
‫Dot é um tipo numérico.
‫Mas lembre-se de que não temos aqui, portanto, ele verifica se não é um conteúdo numérico diurno.
‫Maravilhoso.
‫Como sabemos que não é numérico, podemos verificar se está faltando novamente
‫e adicionaremos uma coluna binária, como fizemos no vídeo anterior com dados numéricos.
‫Portanto, eu tinha uma coluna binária para indicar se uma amostra tinha valor ausente.
‫Maravilhoso para úmido.
‫Aqui vamos nós, rótulo mais faremos uma pequena string aqui é sublinhado ausente é igual a dia agora é conteúdo.
‫Então, isso só vai retornar verdadeiro ou falso se o valor estiver faltando.
‫Portanto, se o valor categórico estiver ausente, ele retornará.
‫É verdade que vai formar uma coluna.
‫E em um sinal de que o verdadeiro se não está faltando, só tem um falso a. k. uma. verdadeiro é um falso
‫é zero transforme as categorias em números e adicione mais um que você possa estar se perguntando.
‫Daniel, por que estamos adicionando mais um.
‫Bem, na verdade, vamos escrever a linha de código primeiro, porque vamos dizer que o código de código de ponto de conteúdo categórico
‫de Paty mais um agora pode estar se perguntando por que estamos fazendo mais um desses códigos.
‫Então, se fizermos isso mais um, veja como sobe.
‫Mantenha isso lá sobe.
‫OK.
‫Por que faríamos isso?
‫Bem, a forma como as Categorias de Panders funcionam, é automaticamente se houver algum valor faltando aqui, é
‫sinal de que um código negativo.
‫Mas não queremos isso, queremos que não seja negativo e queremos que seja zero.
‫Então, talvez se encontrarmos uma coluna que tem valores ausentes, podemos ver isso.
‫Se não, vamos ao uso I.
‫É ruim usar que faltam muitos valores, não é?
‫Padrão de uso.
‫OK.
‫Vamos dar uma olhada nesta coluna.
‫Códigos o negativo, negativo um negativo não bonito.
‫Não queremos que seja negativo, então vamos adicionar um lá.
‫Portanto, todos os nossos números são positivos em nosso quadro de dados.
‫Essa é a razão pela qual adicionamos mais um aqui.
‫Então, se fôssemos fazer essa bomba dessa forma, saberíamos que quando transformamos nossos dados de um numérico em todos os números ou
‫categorias, saberíamos que o zero está realmente faltando.
‫Todas as outras categorias são apenas mais um em seu código de categoria.
‫Então vamos.
‫Execute esta célula.
‫Isso pode demorar um pouco, mas faltam alguns poucos valores, então temos que preencher todos eles.
‫Então, o que estamos fazendo é girar todas essas colunas que não são numéricas.
‫Lembre-se, isso é o que encontramos aqui.
‫Numérico.
‫Estamos pegando esses valores ausentes ou, na verdade, primeiro os transformamos em categorias.
‫Se eles tiverem um valor ausente, esse Roe será atribuído.
‫Um negativo, mas estamos adicionando mais um ao código.
‫Portanto, todos os valores ausentes serão zero.
‫E todos os valores que ainda estão lá, as categorias serão alguns números pertencentes
‫a tudo o que for decidido que suas categorias são, oh, lindo, funcionou.
‫OK, agora podemos verificar o que fizemos acessando as informações de porta em porta.
‫Então dizemos aqui, OK, agora temos cento e três colunas diferentes.
‫Uau, vamos dar uma olhada.
‫Então, se formos D. F. Tampa para liderar a festa.
‫OK, então veja, agora todas essas colunas são categóricas e faltam que foram ajustadas, que foram adicionadas no
‫final.
‫Agora, isso é a partir desta linha de código aqui.
‫Então entende o que quero dizer?
‫Adicione uma coluna binária para indicar se uma amostra tinha valor ausente.
‫Então isso significa que para as amostras zero, ela tinha um tipo diferencial, estava faltando.
‫Portanto, se voltássemos e encontrássemos essa coluna para a amostra zero, ela seria preenchida com um valor zero em vez de
‫apenas ausente.
‫Agora.
‫Uma última verificação é para ver se há mais valores ausentes, pelo que fizemos, preenchendo os valores
‫numéricos e categóricos do nosso diafragma e transformando-os em números, não deve haver mais
‫valores ausentes.
‫Bela.
‫Portanto, eles devem ser todos zero.
‫Então, talvez eu possa eliminar 10.
‫Veja o que quero dizer?
‫Está ficando truncado 20.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, não temos mais valores ausentes em nosso quadro de dados e nossos dados devem ser todos numéricos.
‫O que isso está dizendo a você?
‫O que você sabe sobre modelos de aprendizado de máquina?
‫Quais são essas duas dicas para você quando pensa em modelos de aprendizado de máquina?
‫Vamos aguardar o próximo vídeo para sabermos.