‫Ahora, completamos todos los valores numéricos faltantes en nuestro marco de datos.
‫Hagamos lo mismo.
‫Pero para el resto de los valores faltantes, ¿cuáles son estos aquí con números?
‫Así que descubrimos esto usando D. F. Tamberg es y algunos.
‫Entonces tenemos algunos que aún faltan.
‫Y tengo el presentimiento de que todos son categóricos.
‫¿Recuerda cómo encontramos columnas antes de eso con un tipo de datos de cadena?
‫Hagámoslo de nuevo.
‫Pero esta vez debido a que completamos todos los datos numéricos, busquemos todas las columnas que no son datos numéricos y
‫eso debería decirnos que todas estas columnas todavía tienen valores faltantes.
‫¿Tiene sentido?
‫Porque hemos llenado todas las columnas con datos numéricos.
‫Queremos encontrar las columnas que no son datos numéricos.
‫Así que haz un poco de hanania.
‫Entonces, llenando y convirtiendo variables categóricas en números.
‫Estamos trabajando en variables categóricas ahora porque ya hemos trabajado en nuestras variables numéricas.
‫Así que vayamos a buscar columnas que no sean numéricas y buscaremos el contenido de la etiqueta, los elementos de datos temporales de
‫India y luego iremos si no es PD, no tipos de API.
‫Eso es numérico.
‫Entonces esto tiene sentido.
‫Si no, entonces si no son numéricas porque llenamos todas las variables que son numéricas, ahora queremos encontrar
‫las que no son de contenido numérico y luego queremos ir a la etiqueta perent.
‫Hermosa.
‫Ahora, esto nos dirá todos los valores, todas las columnas que no son numéricas, pero algunas de
‫ellas están bien, banda de uso, es decir, unos pocos valores perdidos.
‫Eso tiene trescientos treinta y nueve mil valores perdidos.
‫Entonces ahora conocemos todas las columnas que no son numéricas.
‫¿Qué podemos hacer?
‫¿Cómo los llenamos?
‫Cuando convertimos una columna de cadena en categorías, tuvimos acceso a un atributo llamado Códigos, que
‫nos dio un valor numérico para todas las variables en esa columna.
‫Echemos un vistazo a un ejemplo antes de hacerlo.
‫Tan categórico.
‫Entonces, lo que esto va a hacer es ir a los complacientes, de tipo categórico, y luego vamos a pasar al 10
‫estado.
‫Veremos un código de estado porque ese es el que usamos en un ejemplo antes y veremos qué hace.
‫Categorías, cincuenta y tres objetos, categorías.
‫OK, ¿podemos hacer aquí durante el día?
‫Datos categóricos.
‫Está bien, sí, y lo que hago es que los códigos de puntos estén bien.
‫Así que así es como cambiamos todo el estado.
‫Las variables en la columna de estado en números, entonces, ¿cómo haríamos esto para todo, todas las
‫columnas categóricas?
‫Porque eso es lo que tenemos que hacer, ¿verdad?
‫Necesitamos completar las variables categóricas que faltan y convertirlas en números al mismo tiempo.
‫Entonces podríamos usar esto, mantengamos que harán otra celda aquí, podríamos convertir variables
‫categóricas en números y completar lo que falta.
‫Entonces, digamos que recorramos el contenido en el día 10 con elementos y luego, si no es así, no es como lo hemos
‫hecho aquí.
‫Entonces, si no es de tipo numérico, Paideia no aplica tiempos de puntos.
‫El punto es de tipo numérico.
‫Pero recuerde que tenemos el no aquí, por lo que se verifica si no es contenido numérico durante el día.
‫Maravilloso.
‫Como sabemos que no es numérico, es posible que verifiquemos si falta nuevamente
‫y agregaremos una columna binaria, tal como hicimos en el video anterior con datos numéricos.
‫Entonces tenía una columna binaria para indicar si una muestra tenía un valor perdido.
‫Maravilloso para humedecer.
‫Aquí vamos, etiqueta más haremos una pequeña cadena aquí falta el subrayado es igual al día ahora es contenido.
‫Entonces, eso solo devolverá, verdadero o falso si falta el valor.
‫Entonces, si falta el valor categórico, regresará.
‫Es cierto que formará una columna.
‫Y en una señal de que el verdadero si no falta, simplemente tiene un falso a. k. una. verdadero es uno falso
‫es cero Convierta las categorías en números y agregue más uno que quizás se esté preguntando.
‫Daniel, ¿por qué sumamos más uno?
‫Bueno, en realidad, escribamos la línea de código primero porque digamos que el código de Paty, el contenido categórico, el código
‫de puntos más uno ahora, podría preguntarse por qué estamos haciendo más uno de estos códigos.
‫Entonces, si hicimos esto más uno, veamos cómo sube.
‫Mantenga que sube.
‫está bien.
‫¿Por qué haríamos esto?
‫Bueno, la forma en que funciona Panders Catagories es automáticamente si faltaba algún valor aquí, es señal
‫de que hay un código negativo.
‫Pero no queremos eso, queremos que no sea negativo y queremos que sea cero.
‫Entonces, tal vez si encontramos una columna a la que le faltan valores, podríamos ver esto.
‫Si no, usamos I.
‫¿Es malo que uno tenga muchos valores perdidos, no es así?
‫Patrón de uso.
‫está bien.
‫Echemos un vistazo a esta columna.
‫Códigos o negativo uno, negativo uno negativo no hermoso.
‫No queremos que esto sea negativo, así que vamos a agregar uno allí.
‫Entonces, todos nuestros números son positivos en nuestro marco de datos.
‫Esa es la razón por la que agregamos más uno aquí.
‫Entonces, si hiciéramos esta bomba de esa manera, sabremos cuando convertimos nuestros datos de un valor numérico a todos los números o categorías,
‫de esa manera sabemos que en realidad falta cero.
‫Todas las otras categorías son solo más una en su código de categoría.
‫Entonces vamos.
‫Ejecute esta celda.
‫Esto puede llevar un poco de tiempo, le faltan algunos valores, por lo que tenemos que completarlos todos.
‫Entonces, lo que estamos haciendo es cambiar todas estas columnas que no son numéricas.
‫Recuerde, eso es lo que encontramos aquí.
‫Numérico.
‫Tomamos esos valores perdidos o, de hecho, primero los convertimos en categorías.
‫Si les falta un valor, se les asignará ese Roe.
‫Negativo, pero estamos agregando más uno al código.
‫Entonces, todos los valores faltantes serán cero.
‫Y todos los valores que todavía están ahí, las categorías van a ser un número perteneciente
‫a lo que sea que se decida que sus categorías son, oh, hermoso, funcionó.
‫Bien, ahora podemos verificar lo que hemos hecho yendo a la información de puerta a puerta.
‫Entonces decimos aquí, OK, entonces ahora tenemos ciento tres columnas diferentes.
‫Vaya, echemos un vistazo.
‫Entonces, si vamos a D. F. Tampa para encabezar la fiesta.
‫Bien, mira, ahora todos son categóricos, faltan columnas que se han ajustado, que se han agregado al
‫final.
‫Ahora, esto es de esta línea de código aquí.
‫Entonces, ¿ves a lo que me refiero?
‫Agregue una columna binaria para indicar si a una muestra le falta un valor.
‫Entonces esto significa que para las muestras cero, tenía un tipo diferencial, faltaba.
‫Entonces, si regresamos y encontramos esa columna para la muestra cero, se llenaría con un valor cero en lugar de
‫simplemente faltar.
‫Ahora.
‫Una última comprobación es para ver si hay más valores perdidos, porque lo que hemos hecho, llenando los
‫valores numéricos y categóricos de nuestro diafragma y convirtiéndolos en números, no debería haber más
‫valores perdidos.
‫Hermosa.
‫Entonces deberían ser todos cero.
‫Entonces, tal vez pueda cortar 10.
‫¿Ves lo que quiero decir?
‫Se está truncando 20.
‫Maravilloso.
‫Entonces, no tenemos más valores perdidos en nuestro marco de datos y nuestros datos deben ser todos numéricos.
‫¿Qué te dice eso?
‫¿Qué sabes sobre los modelos de aprendizaje automático?
‫¿Cuáles son esos dos puntos que le sugieren cuando piensa en modelos de aprendizaje automático?
‫Esperaremos el próximo video para averiguarlo.