‫الآن ربما تفكر ، يا إلهي ، هناك الكثير لنتذكره ولن أكذب.
‫شعرت بنفس الطريقة عندما بدأت.
‫لقد راجعت بعض المعلومات عن الباندا وأدركت ، أن الخير المقدس ، هناك شيء جيد ، في الواقع لم أقل
‫الخير.
‫قلت كلمة مختلفة هناك.
‫ربما يمكنك تخيل ما هي الكلمة.
‫عندما قلت ، هناك الكثير هنا ، كيف سأتذكر كل هذه الوظائف لقلبي؟
‫والنقطة هنا هي أن تتذكر أنك لست بحاجة بالضرورة إلى معرفة كل هذا عن ظهر قلب.
‫السبب الوحيد الذي يمكنني من خلاله القيام بذلك على الفور هو أنني كنت أمارس القليل من التدريب.
‫لا تنس دائمًا تجربة الكود بنفسك.
‫يمكنك البحث عنه والعثور على أشياء مثل هذه.
‫هذا جزء من جزء البحث لكونك عالم بيانات ، وجزء من كونك مهندس تعلم آلي هو تعلم
‫كيفية طرح أسئلة مختلفة.
‫فكر في كيفية القيام بذلك باستخدام البيانات؟
‫ثم تحاول معرفة ذلك.
‫مع ما يقال ، دعنا نلقي نظرة في هذا القسم الصغير التالي هنا حول كيفية معالجة البيانات باستخدام
‫الباندا.
‫لذلك سنضع عنوانًا صغيرًا آخر كما كنا نفعل ، ربما نعالج البيانات التي تبدو أفضل قليلاً
‫في هذه اللعبة ونضغط على m للحصول على تخفيض السعر لأننا نظل على تواصل.
‫ممتاز.
‫والآن مرة أخرى ، الشيء الجميل في الباندا هو أنه إذا كنت تفكر في الأمر ، فمن المحتمل أن تفعل
‫ذلك.
‫لذا فإن أول شيء سنراه هو معالجة البيانات هو بعض طرق السلسلة.
‫إذاً لدى Python مجموعة من طرق السلسلة المختلفة مثل Lower.
‫ماذا تعتقد أن هذا سيفعل إذا ذهبنا إلى القلاع وجعل النقطة الخيطية أقل؟
‫دعونا نرى.
‫التحول والدخول.
‫حسنًا ، لقد خفضت السلسلة لأن نوع بياناتها هو كائن ، وفقًا للباندا ، لكنها في الواقع أيضًا
‫سلسلة بيثون.
‫لذلك أي شيء يمكنك القيام به على السلاسل في Python ، يمكنك القيام به على أعمدة السلسلة في الباندا.
‫هناك مجموعة من الوظائف المختلفة ، لكننا سنتذكر فقط أنه يمكنك الوصول إلى قيمة
‫سلسلة العمود عن طريق عمل سلسلة نقطية.
‫لقد فعلنا ذلك أعلاه في عمود السعر.
‫قمنا بتحويلها من سلسلة إلى عدد صحيح.
‫الآن إذا ألقينا نظرة على إطار بيانات مبيعات السيارات لدينا مرة أخرى.
‫ما هم.
‫لم نفعل.
‫لقد أنزلنا الخيط للتو.
‫لكنها في الواقع لم تنقذ.
‫الآن ، إليك مفهوم مهم يجب تذكره.
‫يتطلب الأمر أن Pandas إذا كنت تريد تغيير عمود ، فإنه يتطلب إعادة تعيين هذا العمود.
‫هذا يعني أننا نريد تحديد مبيعات السيارات.
‫اجعل مبيعات السيارات متساوية تجعلنا نريد ألا يتقلص ، لا ينخفض.
‫هناك نذهب.
‫مبيعات السيارات تجعل؟
‫نعم.
‫لا تنكمش.
‫الآن ، ما سيفعله هذا هو إعادة تعيين مبيعات السيارات ، وجعل العمود ليكون سلسلة تحميل.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫هناك نذهب.
‫تم خفض السلسلة.
‫الآن كل الحروف هنا صغيرة.
‫من المحتمل أن تصادف هذا عدة مرات عندما تعمل على إطارات بيانات مختلفة.
‫هل هذا هو مفهوم إعادة التعيين ، ما تمتلكه بعض الوظائف هو أنه لإنقاذك من الاضطرار إلى الانتقال إلى هذا العمود
‫يساوي هذا العمود.
‫مرة أخرى ، هناك نوع من الوظائف هو أن بعض الوظائف لها معلمة تسمى في مكانها.
‫سنلقي نظرة على المعلمة الموجودة مع بعض البيانات المفقودة.
‫لكن ربما تقول ، مهلا ، إطار بيانات مبيعات السيارات لدينا لا يحتوي على أي بيانات مفقودة ، ولكن من الناحية العملية ، في العالم الحقيقي
‫وعندما تحصل على مجموعات بيانات حقيقية ، فقد صنعت هذا ، أليس كذلك؟
‫لذلك قمت بكتابة هذا هنا.
‫غالبًا ما تحتوي مجموعات البيانات الحقيقية على بيانات مفقودة ، لذلك غالبًا ما تبدو هكذا لأنه قد يكون لديك شخص ما يتتبع
‫بعض السجلات.
‫من الناحية المثالية ، سيبدون هكذا ، كل البيانات هناك.
‫لكن في الواقع ، عندما تحصل على مجموعة بيانات جديدة ، أحيانًا يكون بها بعض الثغرات ، أليس كذلك؟
‫لم يتتبع شخص ما كل شيء بشكل صحيح.
‫وهذه هي الحياة فقط.
‫لا تحصل دائمًا على الكمال.
‫لذلك نحن ذاهبون إلى.
‫هل تتذكر كيفية استيراد ملف CSV.
‫لقد قمت بالفعل بتصدير هذا ، لذا فإننا نتقاضى رواتبنا مقابل قراءة نقطة csv وسنفعل مبيعات السيارات الكاملة لعلامات
‫التبويب ، مع فقدان بيانات csv.
‫ما سيفعله هذا هو حفظ مبيعات السيارات وفقدان ملف CSV واستيراده كإطار بيانات الباندا.
‫لذلك كل ما سيفعله هو تحويل هذا إلى إطار بيانات.
‫التحول إلى.
‫الآن ، هذه هي الطريقة التي تصف بها PANDAS البيانات المفقودة و n لـ nan.
‫هذا في الأساس مجرد قول ، مهلا ، ليس لدي أي قيمة هنا.
‫ليس رقما أو شيء من هذا القبيل.
‫في الواقع ، لا تفعل.
‫لست متأكدًا تمامًا مما يمثله نان ، ولكن كل ما أعرفه هو أنه يعني فقط أنه لا توجد قيمة هنا.
‫حسنًا ، ماذا لو أردت أن تملأ هذه القيم المفقودة بشيء ما؟
‫لذلك ، لنقل ، على سبيل المثال ، أردنا ملء عداد المسافات ، لذا فنحن نصل إلى ذلك.
‫هناك وظيفة تسمى ملء أ والتي تملأ هذه القيم النانوية ويمكنك تمرير التعبئة في نوع من
‫القيمة وسوف تملأ هذه القيم.
‫لذلك ربما نرغب في ملء عمود عداد المسافات بمتوسط باقي عداد المسافات ، وهو ما لا يمثل في الواقع
‫ممارسة جيدة للغاية.
‫ولكن فقط من أجل العرض التوضيحي ، ربما دعونا نفعل ذلك.
‫لا تعني.
‫إذن ما يقوله هذا.
‫حسنًا ، لا ، نريد أن نفتقد لأن هذا مفقود ، مفقود ، مفقود.
‫هناك نذهب.
‫ما يقوله هذا هو الاستيلاء على عمود عداد المسافات المفقود من Carsales ، وملء القيم المفقودة
‫بمبيعات السيارة ، وأعمدة عداد المسافات المفقودة ، والقيمة الرئيسية.
‫إذن القيم الموجودة بالفعل هناك ، سنحصل على المتوسط ونملأه.
‫دعونا نرى ما هذا بسرعة.
‫مبيعات السيارات تبدو مفقودة عداد المسافات.
‫لا تعني.
‫لذا إذا فعلنا ذلك بشكل صحيح ، يجب أن نعبئها بهذه القيمة.
‫فلنذهب إلى هناك.
‫جميلة.
‫الآن لدينا كل هذه القيم المفقودة.
‫والثالث لأسفل مليء الآن بمبيعات السيارات.
‫عداد المسافات يعني القيمة المفقودة.
‫حصلنا على عدد قليل من الحوادث النادرة لجميع المفقودين.
‫إذاً الآن إذا ألقينا نظرة على إطار البيانات وهذه ممارسة سوف تمر بها ، أليس كذلك؟
‫ستجري عمليات تلاعب هنا وبعد ذلك ستعرض إطار البيانات باستمرار.
‫لذا يمكنك القيام برأس ، ولكن نظرًا لأنه صغير فقط ، سننظر في الأمر برمته.
‫أوه.
‫ماذا حدث هنا.
‫لا يزال هناك نام.
‫هذه مشكلة.
‫هذا ما كنت أذكره من قبل.
‫تلك القيمة الموضعية التي يمكننا استخدامها.
‫لذلك دعونا نراه في العمل.
‫لذلك يمكننا القيام بإعادة التكليف.
‫من خلال الذهاب لمبيعات السيارات.
‫عداد المسافات مفقود.
‫يساوي ذلك.
‫ثم إعادة تعيين القيم لشيء من هذا القبيل.
‫لكن ما سنفعله سنلقي نظرة على المعلمة الموضعية.
‫لذلك يمكنك أن ترى ما أعنيه.
‫لذا سنتخلص من ذلك.
‫سنقوم بنسخ هذا السطر من التعليمات البرمجية حتى لا نضطر إلى إعادة كتابته.
‫لكن تذكر أنه يجب عليك دائمًا التدرب على إعادة كتابة التعليمات البرمجية حتى تعتاد عليها.
‫الآن هذا الملء يحتوي على معلمة والكثير من وظائف الباندا لديها هذا في مكانه يساوي خطأ افتراضيًا
‫، لكننا نريد صوابًا.
‫في الواقع ، هذا هو الوقت المناسب للنظر في الوثائق.
‫لذا.
‫لذلك لم نكن نعرف هذا.
‫املأ الوظيفة.
‫ماذا ستفعل لمعرفة ذلك؟
‫لذلك ربما نذهب إلى Google ونذهب إلى Pandas.
‫كيف تملأ البيانات المفقودة في عمود.
‫العمل مع البيانات المفقودة.
‫نعم ، هذا هو أحد وثائق PANDAS التي تعرفها جيدًا.
‫قد يكون النظر إلى هذه الأشياء عند البدء في الاطلاع على هذه الوثائق أمرًا مربكًا بعض الشيء نظرًا
‫لوجود الكثير مما يحدث.
‫تذكر أن هذا التوثيق مخصص لكل شيء يمكن أن يفعله الباندا.
‫لذلك قد يستغرق الأمر بعض الوقت.
‫حسنًا ، إذا كنا نبحث هنا ، فربما نريد البحث عن Phil.
‫قم بتعبئة القيم المفقودة.
‫هناك نذهب.
‫فيل ، في كثير من الأحيان يأتي مع اسمحوا لي أن أقوم بتكبير الارتباط التشعبي قليلاً للوظيفة الدقيقة.
‫يمكننا أنا وفيل ملء أي قيم ببيانات غير زمالة المدمنين المجهولين بطريقتين.
‫ممتاز.
‫ثم أعط بعض الأمثلة هنا.
‫سنقوم بالنقر فوق وظيفة التعبئة ونرى ما سيحدث.
‫إذن لدينا DataFrame يملأ a ، وهو ما حصلنا عليه حتى الآن.
‫DataFrame أو Domino لأننا نريد فقط عمود عداد المسافات ، وليس ملء علامة صفراء لهذه القيمة لا يساوي
‫شيئًا.
‫لذلك بشكل افتراضي القيمة لا تساوي لا شيء.
‫ولكن قد يتطلب الأمر بعض القيم المختلفة.
‫في حالتنا ، القيمة الخاصة بنا هي العمود الرئيسي لعداد المسافات.
‫مرحبا بعودتك.
‫يمكننا أن نرى هذه المعلمة الصغيرة في المكان.
‫هناك عدد قليل من الآخرين ، لكننا لن نغطيهم في الوقت الحالي.
‫لذلك في مكان الثور بشكل افتراضي.
‫خطأ شنيع.
‫إذا كان هذا صحيحًا ، فقم بملء المكان.
‫لاحظ أن هذا سيعدل أي وجهات نظر أخرى حول هذا الكائن ، هـ. ز. شريحة لا يوجد نسخ لعمود في إطار بيانات.
‫لذلك إذا وضعنا موضعه على true ، فهذا يعني ملء المكان.
‫لنلقي نظرة.
‫في المكان يساوي صحيح.
‫قبل أن نفعل ذلك ، سنلقي نظرة أخيرة على شكل إطار البيانات لدينا.
‫لا تزال القيم مفقودة.
‫لذلك دعونا نرى ما سيحدث.
‫فيل وأنا في المكان يساوي صحيح.
‫حاليا.
‫دعونا نلقي نظرة أخرى.
‫تذهب في عداد المفقودين.
‫آه ، ها نحن ذا.
‫لذا فقد ملأنا القيم بدون إعادة التخصيص.
‫لذلك دون كتابة مبيعات السيارات ، فقد عداد المسافات.
‫لا اريد.
‫يسمي ذلك.
‫لذلك هذا مجرد شيء يجب تذكره.
‫يمكنك دائمًا القيام بذلك بهذه الطريقة.
‫هل تتذكر كيف قلت إن لدى Pandas عدة طرق مختلفة لفعل الشيء نفسه؟
‫تتمثل إحدى طرق إعادة تعيين القيم في إعادة تعيينها عن طريق وضع القيمة الدقيقة على استبدال
‫في البداية ، أو عن طريق تعيين المعلمة الموضعية للدالة على "صحيح".
‫لذلك سيعتمد ذلك حقًا على كيفية سير عملك.
‫أنا شخصياً لست من المعجبين به في المكان.
‫أحب مجرد تركها بشكل افتراضي ثم إعادة تعيين القيمة في البداية.
‫دعونا نلقي نظرة على شيء آخر قبل أن نأخذ استراحة صغيرة لأن هذه المحاضرة تستغرق وقتًا
‫طويلاً.
‫إذا أردنا إزالة هذه القيم المفقودة ، فلنفترض ، على سبيل المثال ، أننا سعداء بملء عمود عداد المسافات.
‫لكن كل صف آخر يحتوي على قيم مفقودة ، نريد فقط تجاهلها لأن القيم المفقودة لن تساعدنا
‫في تحليل بياناتنا.
‫في الحقيقة ، قد يفعلون ذلك.
‫لكننا نريد فقط أن نرى كيف سنتخلص منهم.
‫Carsales في عداد المفقودين.
‫الآن هناك وظيفة هنا تسمى drop والآن قد نرى فقط ما سيحدث إذا قمنا بتشغيل ذلك.
‫ألقِ نظرة جميلة الآن إذا كتبنا هنا مبيعات السيارات المفقودة ، كيف سيبدو إطار البيانات لدينا؟
‫أوه ، هذا لم يحدث مرة أخرى.
‫تذكر ، لقد غطينا هذا للتو.
‫ماذا تعتقد أنه يمكننا القيام به لإصلاح هذا الأمر؟
‫لذلك قد نحقق انخفاضًا في مبيعات السيارات في مكان كاحلين صحيحًا.
‫أوه ، مهلا.
‫انتقل إلى وسنلقي نظرة على إطار البيانات الخاص بنا.
‫مبيعات السيارات مفقودة.
‫جميلة.
‫الآن ، ما رأيك في القيمة التي ربما لم يتم وضعها في مكانها الصحيح؟
‫هذا صحيح.
‫الآن سيعود دائمًا إطار البيانات المفقود لمبيعات السيارات لدينا.
‫سيتم تجاهل تلك الصفوف ذات القيم المفقودة.
‫ماذا لو أردنا إعادة الوصول إليهم؟
‫سيتعين علينا إعادة استيراد C كـ V.
‫لذلك ربما نفعل ذلك.
‫يساوي PD raid sas v فقد مبيعات السيارات.
‫لذلك سنعيد ضبط إطار البيانات الخاص بنا.
‫سنلقي نظرة عليه.
‫سيكون لهذا الشخص قيم مفقودة.
‫لذلك ، ربما نقوم بإنشاء إطار بيانات جديد ، حيث أن المبيعات المفقودة تساوي مبيعات السيارات المفقودة ، حيث تساوي النقطة المفقودة
‫n a في المكان الصحيح.
‫إذن ما سيفعله هذا هو إرجاع نسخة من إطار بيانات مفقود لمبيعات سياراتنا ، ولكن بقيم منخفضة.
‫أوه ، قلت في المكان يساوي صحيح.
‫علينا إعادة هذا.
‫لا ، هذا جيد.
‫لذلك في بعض الأحيان ترتكب أخطاء هنا.
‫سنذهب إلى الأسفل وها نحن ذاهبون.
‫فقدت مبيعات السيارات ، وانخفضت.
‫جميلة.
‫لذلك سيكون نفس إطار البيانات ، لكنه أسقط القيم المفقودة.
‫ثم ما قد نفعله هو فقدان مبيعات السيارات.
‫إسقاط.
‫احفظ هذا في CSV باسم.
‫Carsales في عداد المفقودين انخفض CSV.
‫بهذه الطريقة نستطيع.
‫إذا أردنا الوصول إلى الصفوف ذات القيم المفقودة ، فيمكننا من خلال بيانات مبيعات السيارات المفقودة لدينا إطار
‫هذا هنا.
‫أو إذا أردنا معالجة إطار البيانات الخاص بنا بقيم مفقودة تم إسقاطها ، فيمكننا ذلك من إطار البيانات هذا.
‫هذا هو التمييز المهم هناك بين الاستخدام في المكان أو عدم الاستخدام في المكان.
‫على ما يرام.
‫لقد غطينا ما يكفي عن معالجة البيانات في هذا الدرس في الوقت الحالي.
‫لذا خذ استراحة قصيرة.
‫راجع الوظائف القليلة التي مررنا بها ، وقم بإجراء تجربة في مكانها مقابل عدم تنفيذها.
‫وسأراكم في الفيديو التالي.