‫ตอนนี้เราเติมค่าตัวเลขที่ขาดหายไปทั้งหมดในกรอบข้อมูลของเรา
‫มาทำเช่นเดียวกัน
‫แต่สำหรับส่วนที่เหลือของค่าที่หายไป ค่าเหล่านี้มีตัวเลขอะไรบ้าง?
‫ดังนั้นเราจึงค้นพบสิ่งนี้
‫การใช้ DF temp นั้นไม่ใช่ผลรวม ดังนั้นเราจึงมีบางส่วนที่ยังขาดหายไป และฉันมีลางสังหรณ์ว่าสิ่งเหล่านี้เป็นหมวดหมู่ทั้งหมด
‫จำได้ไหมว่าเราพบคอลัมน์ก่อนหน้านั้นด้วยประเภทข้อมูลสตริงหรือไม่
‫ลองทำอีกครั้ง
‫แต่คราวนี้ เนื่องจากเราได้กรอกข้อมูลตัวเลขทั้งหมดแล้ว ลองหาคอลัมน์ทั้งหมดที่ไม่ใช่ข้อมูลตัวเลขกัน
‫และนั่นน่าจะบอกเราถึงคอลัมน์ทั้งหมดเหล่านี้ที่ยังมีค่าที่หายไป
‫มันสมเหตุสมผลหรือไม่?
‫เนื่องจากเราได้เติมข้อมูลตัวเลขลงในคอลัมน์ทั้งหมดแล้ว เราจึงต้องการค้นหาคอลัมน์ที่ไม่ใช่ข้อมูลตัวเลข
‫ดังนั้นให้มุ่งหน้าไปเล็กน้อยที่นี่
‫ดังนั้นการเติมและเปลี่ยนตัวแปรหมวดหมู่เป็นตัวเลข
‫เรากำลังดำเนินการกับตัวแปรที่เป็นหมวดหมู่ เนื่องจากเราได้ดำเนินการกับตัวแปรตัวเลขแล้ว
‫ไปตรวจสอบคอลัมน์ที่ไม่ใช่ตัวเลขกัน แล้วเราจะไปหาเนื้อหาป้ายกำกับและรายการ def temp
‫dot จากนั้นเราจะไปถ้าไม่ใช่ PD ไม่ใช่ประเภท API จุดคือตัวเลข
‫ดังนั้นนี่คือเหตุผล
‫ถ้าไม่เป็นเช่นนั้นถ้าไม่ใช่ตัวเลขเพราะเรากรอกตัวแปรทั้งหมดที่เป็นตัวเลข
‫ตอนนี้เราต้องการค้นหารายการที่ไม่ใช่เนื้อหาที่เป็นตัวเลข จากนั้นเราต้องการที่จะพิมพ์ฉลาก
‫สวยงาม.
‫ทีนี้ นี่จะบอกเราถึงค่าทั้งหมด คอลัมน์ทั้งหมดที่ไม่ใช่ตัวเลข แต่เป็นค่าบางค่า
‫โอเค วงการใช้งานที่มีค่าที่ขาดหายไปเล็กน้อย
‫นั่นคือค่าที่ขาดหายไป 339,000 ค่า
‫ตอนนี้เรารู้คอลัมน์ทั้งหมดที่ไม่ใช่ตัวเลขแล้ว
‫พวกเราทำอะไรได้บ้าง?
‫เราจะเติมสิ่งเหล่านี้ได้อย่างไร?
‫เมื่อเราเปลี่ยนคอลัมน์สตริงเป็นหมวดหมู่ เรามีสิทธิ์เข้าถึงแอตทริบิวต์ที่เรียกว่าโค้ด
‫ซึ่งให้ค่าตัวเลขสำหรับตัวแปรทั้งหมดในคอลัมน์นั้น
‫มาดูตัวอย่างกันก่อนทำ
‫ดังนั้น PD หมวดหมู่
‫สิ่งที่ต้องทำคือ go panda's categorical type และจากนั้นเราจะผ่าน DF Temp State
‫เราจะดูที่คอลัมน์สถานะเพราะนั่นคือสิ่งที่เราใช้ตัวอย่างมาก่อนและเราจะเห็นว่าสิ่งนี้ทำอะไร
‫หมวดหมู่
‫53 วัตถุ
‫ดังนั้นนี่คือหมวดหมู่
‫ตกลง.
‫เราสามารถทำ d-type ที่นี่ได้ไหม?
‫หมวดหมู่ D-type
‫ตกลง.
‫ใช่.
‫และสิ่งที่อาจทำได้คือรหัส
‫โอเค.
‫นี่คือวิธีที่เราเปลี่ยนสถานะทั้งหมด
‫ตัวแปรในคอลัมน์สถานะเป็นตัวเลข
‫แล้วเราจะทำสิ่งนี้เพื่อทุกสิ่งได้อย่างไร?
‫คอลัมน์หมวดหมู่ทั้งหมด
‫เพราะนั่นคือสิ่งที่เราต้องทำใช่มั้ย?
‫เราจำเป็นต้องเติมตัวแปรหมวดหมู่ที่ขาดหายไปและเปลี่ยนเป็นตัวเลขพร้อมกัน
‫ดังนั้นเราอาจใช้สิ่งนี้
‫ให้มันอยู่ที่นั่น
‫ฉันจะสร้างเซลล์อื่นที่นี่
‫เราอาจจะเปลี่ยนตัวแปรที่เป็นหมวดหมู่เป็นตัวเลขและเติมส่วนที่ขาดหายไป
‫สมมติว่าลองวนซ้ำสำหรับเนื้อหาในรายการ DF temp แล้วถ้าไม่เป็นเช่นนั้นหากไม่ใช่เช่นเดียวกับที่เราได้ทำไว้ที่นี่
‫ดังนั้นหากไม่ใช่ PD ประเภทตัวเลข ไม่ใช่เวลา API จะเป็นประเภทตัวเลข
‫แต่อย่าลืมว่าเราไม่มีสิ่งนี้ ดังนั้นจึงกำลังตรวจสอบว่าไม่ใช่เนื้อหาที่เป็นตัวเลขในเวลากลางวันหรือไม่
‫มหัศจรรย์.
‫เพราะเรารู้ว่ามันไม่ใช่ตัวเลข
‫เราอาจตรวจสอบเพื่อดูว่ามันหายไปอีกหรือไม่
‫และเราจะเพิ่มคอลัมน์ไบนารีเหมือนกับที่เราทำในวิดีโอที่แล้วด้วยข้อมูลตัวเลข
‫ดังนั้นให้เพิ่มคอลัมน์ไบนารีเพื่อระบุว่าตัวอย่างมีค่าที่ขาดหายไปหรือไม่
‫อุณหภูมิ ZDF ที่ยอดเยี่ยม
‫ต่อไปเราจะทำ label บวกกับ string hit เล็กๆ น้อยๆ ที่ underscore ขาดหายไป เท่ากับ pay เป็น null content ค่าที่ได้ก็จะคืนค่า
‫true หรือ false ถ้าค่านั้นหายไป
‫ดังนั้นหากไม่มีค่าตามหมวดหมู่ ก็จะคืนค่าเป็นจริง
‫มันจะสร้างคอลัมน์และกำหนดให้เป็นจริง
‫ถ้าขาดไม่ได้ก็จะมี a เท็จ เค ก. จริงเป็นหนึ่ง
‫เท็จคือการเปลี่ยนหมวดหมู่เป็นตัวเลขเป็นศูนย์และบวกหนึ่ง
‫คุณอาจสงสัยว่าแดเนียล ทำไมเราถึงบวกหนึ่ง?
‫ที่จริง เรามาเขียนโค้ดกันก่อนดีกว่า เพราะมาดูโค้ดที่จ่ายโค้ดเนื้อหาหมวดหมู่บวกหนึ่งกัน
‫ตอนนี้ ฉันสงสัยว่าทำไมเราถึงทำบวกหนึ่งกับรหัสเหล่านี้ทั้งหมด
‫ถ้าเราทำนี่บวกหนึ่ง, ดูว่ามันจะขึ้นยังไง.
‫ให้มันขึ้นไป
‫ตกลง.
‫ทำไมเราจะทำเช่นนี้?
‫วิธีการทำงานของหมวดหมู่ PANDAS คือการทำงานโดยอัตโนมัติ หากมีค่าขาดหายไปในที่นี้
‫ระบบจะกำหนดรหัสเป็นค่าลบ
‫แต่เราไม่ต้องการสิ่งนั้น
‫เราต้องการให้ไม่เป็นลบหนึ่ง
‫เราต้องการให้มันเป็นศูนย์
‫บางทีถ้าเราพบคอลัมน์ที่มีค่าที่หายไป เราอาจเห็นสิ่งนี้ได้
‫ถ้าไม่เราก็ไปใช้งาน
‫ไม่นะ.
‫เป็นการใช้งานโค้ง
‫อันนั้นมีค่าที่หายไปมากมายใช่หรือไม่
‫การห้ามใช้งาน
‫โอเค มาดูคอลัมน์นี้กัน
‫รหัส DOT
‫โอ้ ลบหนึ่ง ลบหนึ่ง ลบหนึ่ง
‫สวยงาม.
‫เราไม่ต้องการให้มันเป็นลบ, เราจะบวกมันเข้าไป
‫ดังนั้นตัวเลขทั้งหมดของเราจึงเป็นบวกใน DataFrame ของเรา
‫นั่นคือเหตุผลที่เราบวกหนึ่งที่นี่
‫ถ้าเราทำแบบนั้น เราจะรู้เมื่อเราเปลี่ยนตัวเลขดาต้าเฟรมเป็นตัวเลขทั้งหมด ทุกหมวดหมู่
‫ด้วยวิธีนี้เราจะรู้ว่าศูนย์หายไปจริง ๆ
‫หมวดหมู่อื่น ๆ ทั้งหมดเป็นเพียงการบวกหนึ่งกับรหัสหมวดหมู่ของพวกเขา
‫จึงขอ.
‫เรียกใช้เซลล์นี้
‫อาจใช้เวลาสักครู่
‫ฉันมีค่าที่ขาดหายไปเล็กน้อย ดังนั้นเราจึงต้องกรอกสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด
‫สิ่งที่เราทำ เรากำลังเปลี่ยนคอลัมน์ทั้งหมดที่ไม่ใช่ตัวเลข จำไว้ นั่นคือสิ่งที่เราพบที่นี่
‫ไม่ใช่ตัวเลข
‫เรากำลังนำค่าที่หายไปเหล่านั้นหรือก่อนอื่นเราจะเปลี่ยนเป็นหมวดหมู่
‫หากมีค่าที่ขาดหายไป แถวนั้นจะถูกกำหนดเป็นค่าลบ แต่เรากำลังเพิ่มบวกหนึ่งลงในโค้ด
‫ดังนั้น ค่าที่หายไปทั้งหมดจะเป็นศูนย์ และค่าทั้งหมดที่ยังคงอยู่ หมวดหมู่จะเป็นตัวเลขที่เกี่ยวข้องกับแพนด้าตัวใดก็ตามที่ตัดสินใจว่าหมวดหมู่ของพวกมันคือ
‫โอ้สวย
‫มันได้ผล
‫เอาล่ะ ตอนนี้เราสามารถตรวจสอบเพื่อดูว่าเราได้ทำอะไรไปแล้วบ้างโดยไปที่ข้อมูล DF temp
‫เราก็บอกว่า โอเค ตอนนี้เรามี 103 คอลัมน์ที่แตกต่างกัน
‫ว้าว.
‫เอาล่ะเรามาดูกัน
‫ดังนั้นถ้าเราไป def temp dot head ไม่ใช่ t
‫อา.
‫โอเค ดูสิ ทั้งหมดนี้เป็นคอลัมน์ที่ขาดหายไปตามหมวดหมู่ของเรา ซึ่งได้มีการปรับปรุงแล้วและได้เพิ่มเข้าไปที่ส่วนท้ายแล้ว
‫ตอนนี้มาจากโค้ดบรรทัดนี้ที่นี่
‫เพื่อดูว่าฉันหมายถึงอะไร?
‫เพิ่มคอลัมน์ไบนารีเพื่อระบุว่าตัวอย่างมีค่าที่ขาดหายไปหรือไม่
‫นี่หมายความว่าสำหรับศูนย์ตัวอย่าง มันมีประเภทดิฟเฟอเรนเชียล มันหายไป
‫ดังนั้นหากเราย้อนกลับไปและพบว่าคอลัมน์นั้นสำหรับศูนย์ตัวอย่าง คอลัมน์นั้นจะถูกเติมด้วยค่าศูนย์แทนที่จะหายไป
‫ตอนนี้.
‫การตรวจสอบครั้งสุดท้ายคือดูว่ามีค่าที่ขาดหายไปอีกหรือไม่ เพราะสิ่งที่เราได้ทำเติมค่าตัวเลขและหมวดหมู่ของดาต้าเฟรมของเราแล้วเปลี่ยนเป็นตัวเลข
‫ไม่ควรมีค่าที่ขาดหายไปอีกต่อไป
‫สวยงาม.
‫ดังนั้นสิ่งเหล่านี้ควรเป็นศูนย์ทั้งหมด
‫ดังนั้นบางที
‫แบบนี้ค่อยโล่งอกไปมั้ย?
‫สิบ.
‫ดูว่าฉันหมายถึงอะไร?
‫มันกำลังถูกตัดทอน
‫20.
‫มหัศจรรย์.
‫เสียใจ.
‫เราไม่มีค่าที่ขาดหายไปอีกต่อไปใน data frame ของเรา และข้อมูลของเราควรเป็นตัวเลขทั้งหมด
‫มันกำลังบอกอะไรคุณ?
‫คุณรู้อะไรเกี่ยวกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบ้าง
‫สองประเด็นนี้บอกอะไรคุณเมื่อคิดถึงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫เราจะรอวิดีโอหน้าเพื่อหาคำตอบ