‫Bây giờ chúng tôi đã điền tất cả các giá trị số còn thiếu trong khung dữ liệu của mình.
‫Hãy làm như vậy.
‫Nhưng đối với phần còn lại của các giá trị bị thiếu, những giá trị nào ở đây có số?
‫Vì vậy, chúng tôi đã tìm ra điều này.
‫Sử dụng DF tạm thời không phải là một tổng, vì vậy chúng tôi có một số công bằng vẫn còn thiếu và tôi có linh cảm rằng tất cả chúng
‫đều phân loại.
‫Hãy nhớ cách chúng tôi tìm thấy các cột trước đó với kiểu dữ liệu chuỗi?
‫Hãy làm điều đó một lần nữa.
‫Nhưng lần này, bởi vì chúng tôi đã lấp đầy tất cả dữ liệu số, hãy tìm tất cả các cột không phải là
‫dữ liệu số.
‫Và điều đó sẽ cho chúng ta biết tất cả các cột này vẫn còn thiếu giá trị.
‫Điều đó có ý nghĩa?
‫Vì chúng tôi đã lấp đầy tất cả các cột bằng dữ liệu số, nên chúng tôi muốn tìm các cột không phải là
‫dữ liệu số.
‫Vì vậy, hãy thực hiện một tiêu đề nhỏ ở đây.
‫Vì vậy, điền và biến các biến phân loại thành số.
‫Chúng tôi hiện đang làm việc trên các biến phân loại vì chúng tôi đã làm việc trên các biến số của mình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi kiểm tra các cột không phải là số và chúng ta sẽ đi đến nội dung nhãn và các mục có dấu chấm tạm thời và
‫sau đó chúng ta sẽ đi nếu không phải là các loại API không phải là PD, dấu chấm là số.
‫Vì vậy, điều này là có ý nghĩa.
‫Nếu không, nếu chúng không phải là số vì chúng tôi đã điền tất cả các biến là số.
‫Bây giờ chúng tôi muốn tìm những cái không có nội dung số và sau đó chúng tôi muốn đi nhãn in.
‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ, điều này sẽ cho chúng ta biết tất cả các giá trị, tất cả các cột không phải là số, mà là một số trong số
‫chúng.
‫Được rồi, băng tần sử dụng có một vài giá trị còn thiếu.
‫Vì vậy, có 339.000 giá trị bị thiếu.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta biết tất cả các cột không phải là số.
‫Chúng ta có thể làm gì?
‫Làm thế nào để chúng tôi lấp đầy những điều này?
‫Khi chúng tôi chuyển một cột chuỗi thành các danh mục, chúng tôi có quyền truy cập vào một thuộc tính có tên là Codes, thuộc
‫tính này cung cấp cho chúng tôi một giá trị số cho tất cả các biến trong cột đó.
‫Hãy xem một ví dụ trước khi chúng tôi làm điều đó.
‫Vì vậy, PD Categorical.
‫Vì vậy, những gì điều này sẽ làm là đi loại phân loại của gấu trúc và sau đó chúng tôi sẽ vượt qua nó DF Temp State.
‫Chúng tôi sẽ xem xét cột trạng thái bởi vì đó là cột mà chúng tôi sử dụng một ví dụ trước đây và chúng tôi sẽ xem điều này có
‫tác dụng gì.
‫Thể loại.
‫53 đối tượng.
‫Vì vậy, đây là danh mục.
‫Được chứ.
‫Chúng ta có thể làm kiểu d ở đây không?
‫Loại D phân loại.
‫Được chứ.
‫Ừ.
‫Và những gì có thể làm là mã.
‫Ừ, được rồi.
‫Vì vậy, đây là cách chúng tôi chuyển tất cả trạng thái.
‫Các biến trong cột trạng thái thành số.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng tôi sẽ làm điều này cho tất cả mọi thứ?
‫Tất cả các cột phân loại.
‫Bởi vì đó là những gì chúng ta cần làm, phải không?
‫Chúng ta cần điền vào các biến phân loại còn thiếu và chuyển chúng thành số cùng một lúc.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể sử dụng điều này.
‫Hãy giữ nó ở đó.
‫Tôi sẽ tạo một phòng giam khác ở đây.
‫Chúng ta có thể biến các biến phân loại thành số và điền vào chỗ thiếu.
‫Vì vậy, hãy giả sử chúng ta hãy lặp lại nội dung trong các mục tạm thời DF và sau đó nếu không phải như vậy nếu nó không giống như chúng ta đã
‫làm ở đây.
‫Vì vậy, nếu nó không phải là kiểu số PD, không phải thời gian API, thì nó là kiểu số.
‫Nhưng hãy nhớ rằng chúng tôi không có ở đây, vì vậy nó đang kiểm tra xem nó có phải là nội dung ban ngày không.
‫Tuyệt vời.
‫Bởi vì chúng tôi biết nó không phải là số.
‫Chúng tôi có thể kiểm tra xem nó có bị thiếu một lần nữa hay không.
‫Và chúng tôi sẽ thêm một cột nhị phân giống như chúng tôi đã làm trong video trước với dữ liệu số.
‫Vì vậy, hãy thêm một cột nhị phân để cho biết liệu mẫu có bị thiếu giá trị hay không.
‫Nhiệt độ ZDF tuyệt vời.
‫Ở đây chúng tôi đi nhãn cộng với chúng tôi sẽ thực hiện một chuỗi nhỏ bị thiếu dấu gạch dưới bằng đã trả là nội dung rỗng, vì vậy điều đó
‫sẽ trả về true hoặc false nếu giá trị bị thiếu.
‫Vì vậy, nếu giá trị phân loại bị thiếu, nó sẽ trả về true.
‫Nó sẽ tạo một cột và nó sẽ gán giá trị đó thành true.
‫Nếu nó không bị thiếu, nó sẽ chỉ có false a. k. một. đúng như một.
‫Sai là không biến danh mục thành số và cộng thêm một.
‫Bạn có thể tự hỏi, Daniel, tại sao chúng ta lại thêm cộng một?
‫Thực ra, chúng ta hãy viết dòng mã trước vì chúng ta hãy xem mã nội dung phân loại trả phí cộng
‫với một mã.
‫Bây giờ, tôi sẽ tự hỏi tại sao chúng ta lại cộng một cho tất cả các mã này?
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đã làm điều này cộng với một, hãy xem nó tăng lên như thế nào.
‫Giữ rằng ở đó sẽ tăng lên.
‫Được chứ.
‫Tại sao chúng tôi sẽ làm điều này?
‫Chà, cách thức hoạt động của các danh mục PANDAS là nó tự động nếu có một số giá trị bị thiếu ở
‫đây, nó sẽ gán mã đó là mã âm.
‫Nhưng chúng tôi không muốn điều đó.
‫Chúng tôi muốn nó không phải là tiêu cực.
‫Chúng tôi muốn nó bằng không.
‫Vì vậy, có thể nếu chúng tôi tìm thấy một cột bị thiếu giá trị, chúng tôi có thể thấy điều này.
‫Nếu không, chúng tôi đi sử dụng.
‫Ôi không.
‫Nó có phải là cách sử dụng uốn cong.
‫Cái đó có rất nhiều giá trị bị thiếu, phải không.
‫Cấm sử dụng.
‫Được rồi, chúng ta hãy xem cột này.
‫Mã DOT.
‫Ồ, một tiêu cực, một tiêu cực, một tiêu cực.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi không muốn điều này là tiêu cực, vì vậy chúng tôi sẽ thêm một ở đó.
‫Vì vậy, tất cả các con số của chúng tôi đều dương trong DataFrame của chúng tôi.
‫Đó là lý do tại sao chúng tôi thêm cộng một ở đây.
‫Vì vậy, nếu chúng ta làm điều này theo cách đó, chúng ta biết khi nào chúng ta chuyển số khung dữ liệu của mình thành tất cả các số, tất cả các
‫danh mục.
‫Bằng cách đó chúng ta biết số 0 thực sự bị thiếu.
‫Tất cả các danh mục khác chỉ là cộng một về mã danh mục của chúng.
‫Vậy hãy.
‫Chạy ô này.
‫Điều này có thể mất một chút thời gian.
‫Tôi có một vài giá trị còn thiếu, vì vậy chúng tôi phải điền vào tất cả những giá trị này.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đang làm, chúng tôi đang chuyển tất cả các cột này không phải là số, hãy nhớ, đó là những
‫gì chúng tôi tìm thấy ở đây, không phải số.
‫Chúng tôi đang lấy những giá trị còn thiếu đó hoặc thực sự trước tiên chúng tôi đang chuyển chúng thành các danh mục.
‫Nếu chúng có giá trị bị thiếu, hàng đó sẽ được gán giá trị âm, nhưng chúng tôi đang thêm cộng
‫một vào mã.
‫Vì vậy, tất cả các giá trị bị thiếu sẽ bằng 0 và tất cả các giá trị vẫn còn đó, các danh mục
‫sẽ là một số liên quan đến bất kỳ con gấu trúc nào quyết định rằng danh mục của chúng là gì.
‫Ôi thật xinh đẹp.
‫Nó đã hoạt động.
‫Được rồi, bây giờ chúng ta có thể kiểm tra xem chúng ta đã làm được những gì bằng cách xem thông tin tạm thời của DF.
‫Vì vậy, chúng tôi nói, được rồi, vì vậy bây giờ chúng tôi có 103 cột khác nhau.
‫Ồ.
‫Vâng, chúng ta hãy xem xét.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi def temp chấm đầu không t.
‫Ah.
‫Được rồi, vậy hãy xem, đây là tất cả các cột bị thiếu phân loại của chúng tôi đã được điều chỉnh và đã được thêm
‫vào cuối.
‫Bây giờ đây là từ dòng mã này ở đây.
‫Vì vậy, hãy xem những gì tôi có nghĩa là?
‫Thêm một cột nhị phân để cho biết liệu mẫu có bị thiếu giá trị hay không.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là đối với mẫu không, nó có kiểu vi phân, nó bị thiếu.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi quay lại và tìm thấy cột đó cho mẫu 0, nó sẽ được điền bằng giá trị 0 thay vì
‫chỉ bị thiếu.
‫Hiện nay.
‫Một lần kiểm tra cuối cùng là xem có còn thiếu giá trị nào nữa không, bởi vì những gì chúng tôi đã thực hiện là điền vào các
‫giá trị số và phân loại trong khung dữ liệu của chúng tôi và biến chúng thành số.
‫Không nên có thêm bất kỳ giá trị nào bị thiếu.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, tất cả những thứ này phải bằng không.
‫Vì vậy, có thể.
‫Đó có phải là một chút cắt đứt?
‫Mười.
‫Hiểu ý tôi chứ?
‫Nó đang bị cắt ngắn.
‫20.
‫Tuyệt vời.
‫Xin lỗi.
‫Chúng tôi không còn thiếu giá trị nào trong khung dữ liệu của mình và dữ liệu của chúng tôi phải là số.
‫Điều đó đang nói với bạn điều gì?
‫Bạn biết gì về mô hình học máy?
‫Hai điểm đó gợi ý cho bạn điều gì khi nghĩ về mô hình học máy?
‫Chúng ta sẽ đợi video tiếp theo để chúng ta có thể tìm hiểu.