‫Şimdi veri çerçevemizdeki tüm eksik sayısal değerleri doldurduk.
‫Biz de aynısını yapalım.
‫Ancak eksik değerlerin geri kalanı için, burada sayılarla gösterilenler hangileri?
‫Biz de bunu öğrendik.
‫DF temp kullanmak bir toplam değildir, bu yüzden hala eksik olan birkaç tane var ve hepsinin kategorik olduğuna dair bir önsezim
‫var.
‫Bundan önce sütunları dize veri türüyle nasıl bulduğumuzu hatırlıyor musunuz?
‫Tekrar yapalım.
‫Ancak bu kez, tüm sayısal verileri doldurduğumuz için, sayısal veri olmayan tüm sütunları
‫bulalım.
‫Ve bu bize hala eksik değerleri olan tüm bu sütunları söylemelidir.
‫Bu mantıklı mı?
‫Tüm sütunları sayısal verilerle doldurduğumuz için, sayısal veri olmayan sütunları bulmak
‫istiyoruz.
‫O yüzden burada küçük bir başlık açın.
‫Yani kategorik değişkenleri doldurmak ve sayılara dönüştürmek.
‫Şu anda kategorik değişkenler üzerinde çalışıyoruz çünkü sayısal değişkenlerimiz üzerinde zaten çalışmıştık.
‫Şimdi sayısal olmayan sütunları kontrol edelim ve etiket içeriği ve def temp nokta öğeleri için
‫gidelim ve sonra PD değil API türleri, nokta sayısal ise gidelim.
‫Yani bu mantıklı.
‫Eğer sayısal değillerse, çünkü sayısal olan tüm değişkenleri doldurduk.
‫Şimdi sayısal içerik olmayanları bulmak ve ardından etiket yazdırmak istiyoruz.
‫Çok güzel.
‫Şimdi, bu bize tüm değerleri, sayısal olmayan tüm sütunları, ancak bazılarını söyleyecektir.
‫Tamam, kullanım bandında epeyce eksik değer var.
‫Yani 339.000 kayıp değer var.
‫Artık sayısal olmayan tüm sütunları biliyoruz.
‫Ne yapabiliriz?
‫Bunları nasıl dolduracağız?
‫Bir dize sütununu kategorilere dönüştürdüğümüzde, bu sütundaki tüm değişkenler için bize
‫sayısal bir değer veren Codes adlı bir niteliğe erişimimiz oldu.
‫Bunu yapmadan önce bir örneğe göz atalım.
‫Yani PD Categorical.
‫Yani bunun yapacağı şey panda'nın kategorik tipine gitmek ve sonra bunu DF Temp State'e aktarmak olacak.
‫State sütununa bakacağız çünkü daha önce bir örnek kullandık ve bunun ne yaptığını göreceğiz.
‫Kategoriler.
‫53 nesne.
‫Yani bu kategoriler.
‫Tamam.
‫Burada d-tipi yapabilir miyiz?
‫Kategorik D tipi.
‫Tamam.
‫Evet.
‫Ve yapabileceği şey kodlardır.
‫Uh, tamam.
‫Yani tüm eyaleti bu şekilde dönüştürüyoruz.
‫Durum sütunundaki değişkenler sayılara dönüştürülür.
‫Peki bunu her şey için nasıl yapacağız?
‫Tüm kategorik sütunlar.
‫Çünkü yapmamız gereken bu, değil mi?
‫Eksik kategorik değişkenleri doldurmamız ve aynı zamanda sayılara dönüştürmemiz gerekiyor.
‫Yani bunu kullanabiliriz.
‫Onu orada tutalım.
‫Buraya bir hücre daha yapacağım.
‫Kategorik değişkenleri sayılara dönüştürebilir ve eksiklikleri doldurabiliriz.
‫Diyelim ki DF temp öğelerindeki içerik için döngü yapalım ve sonra değilse, tıpkı burada yaptığımız gibi
‫değilse.
‫Yani sayısal tipte bir PD değilse, API zamanları değil, sayısal tiptedir.
‫Ancak burada not olduğunu unutmayın, bu yüzden sayısal gündüz içeriği olup olmadığını kontrol ediyor.
‫Harika.
‫Çünkü sayısal olmadığını biliyoruz.
‫Tekrar kayıp olup olmadığını kontrol edebiliriz.
‫Ve önceki videoda sayısal verilerle yaptığımız gibi ikili bir sütun ekleyeceğiz.
‫Bu nedenle, örneklemde kayıp değer olup olmadığını belirtmek için ikili bir sütun ekleyin.
‫Harika ZDF sıcaklığı.
‫İşte etiket artı küçük bir dize hit is underscore missing equals paid is null içeriği yapacağız, böylece değer
‫eksikse doğru veya yanlış dönecek.
‫Dolayısıyla, kategorik değer eksikse true değerini döndürür.
‫Bir sütun oluşturacak ve bunu true değerine atayacaktır.
‫Eğer kayıp değilse, sadece yanlış a olacaktır. k. a. tek bir gerçek.
‫Yanlış sıfırdır kategorileri sayılara dönüştürün ve artı bir ekleyin.
‫Daniel, neden artı bir eklediğimizi merak ediyor olabilirsin.
‫Aslında, önce kod satırını yazalım çünkü kategorik içerik kodu artı bir ödenen
‫kodu görelim.
‫Şimdi, neden tüm bu kodlara artı bir eklediğimizi merak ediyorum.
‫Eğer bunu artı bir yaparsak, nasıl yükseleceğini görürüz.
‫Şunu yukarı kaldır.
‫Tamam.
‫Bunu neden yapalım ki?
‫PANDAS kategorilerinin çalışma şekli, burada eksik bir değer varsa otomatik olarak
‫buna negatif bir kod atamasıdır.
‫Ama biz bunu istemiyoruz.
‫Bunun olumsuz bir şey olmamasını istiyoruz.
‫Sıfır olmasını istiyoruz.
‫Belki de eksik değerlere sahip bir sütun bulursak bunu görebiliriz.
‫Olmazsa, kullanacağız.
‫Olamaz.
‫Kullanım bükülmesi mi.
‫Bunda çok fazla kayıp değer var, değil mi?
‫Kullanım yasağı.
‫Pekâlâ, şu sütuna bir göz atalım.
‫DOT kodları.
‫Oh, negatif bir, negatif bir, negatif bir.
‫Çok güzel.
‫Bunun negatif olmasını istemiyoruz, bu yüzden buraya bir tane ekleyeceğiz.
‫Yani DataFrame'imizdeki tüm sayılarımız pozitiftir.
‫Buraya artı bir eklememizin nedeni budur.
‫Yani bunu bu şekilde yaparsak, veri çerçevemizi sayısal olarak tüm sayılara, tüm kategorilere dönüştürdüğümüzde biliriz.
‫Bu şekilde sıfırın gerçekten kayıp olduğunu biliriz.
‫Diğer tüm kategoriler, kategori kodlarının üzerine sadece artı bir eklenir.
‫Haydi o zaman.
‫Bu hücreyi çalıştırın.
‫Bu biraz zaman alabilir.
‫Oldukça az sayıda eksik değerim var, bu yüzden bunların hepsini doldurmamız gerekiyor.
‫Yani yaptığımız şey, sayısal olmayan tüm bu sütunları dönüştürmek, hatırlayın, burada
‫bulduğumuz şey bu, sayısal değil.
‫Bu eksik değerleri alıyoruz ya da aslında önce onları kategorilere dönüştürüyoruz.
‫Eksik bir değer varsa, o satıra eksi bir atanacaktır, ancak koda artı bir ekliyoruz.
‫Yani tüm eksik değerler sıfır olacak ve hala orada olan tüm değerler, kategoriler pandaların
‫kategorilerinin ne olduğuna karar verdiğiyle ilgili bir sayı olacak.
‫Oh, çok güzel.
‫İşe yaradı.
‫Tamam, şimdi DF temp info'ya giderek ne yaptığımızı kontrol edebiliriz.
‫Diyelim ki, tamam, şimdi 103 farklı sütunumuz var.
‫Vay canına.
‫Bir bakalım.
‫Yani eğer def temp dot head not t dersek.
‫Ah.
‫Tamam, bakın, bunların hepsi sonuna eklenen ayarlanmış kategorik eksik sütunlarımızdır.
‫Şimdi bu, buradaki kod satırından geliyor.
‫Ne demek istediğimi anladınız mı?
‫Örneklemin kayıp değere sahip olup olmadığını belirtmek için ikili bir sütun ekleyin.
‫Yani bu, sıfır numaralı örnek için bir diferansiyel tipi olduğu, eksik olduğu anlamına gelir.
‫Yani geri dönüp sıfır numaralı örnek için o sütunu bulsaydık, sadece eksik yerine sıfır değeriyle doldurulacaktı.
‫Şimdi.
‫Son bir kontrol daha eksik değer olup olmadığını görmektir, çünkü yaptığımız şey veri çerçevemizin sayısal ve
‫kategorik değerlerini doldurmak ve onları sayılara dönüştürmektir.
‫Artık kayıp değer olmamalıdır.
‫Çok güzel.
‫Yani bunların hepsi sıfır olmalıdır.
‫Belki de.
‫Bu biraz kesik mi oldu?
‫On.
‫Ne demek istediğimi anladınız mı?
‫Kesiliyor.
‫20.
‫Harika.
‫Özür dilerim.
‫Veri çerçevemizde artık eksik değer yok ve verilerimizin tamamı sayısal olmalı.
‫Bu size ne anlatıyor?
‫Makine öğrenimi modelleri hakkında ne biliyorsunuz?
‫Makine öğrenimi modelleri hakkında düşünürken bu iki nokta size neyi ima ediyor?
‫Öğrenebilmek için bir sonraki videoyu bekleyeceğiz.