‫من؟
‫لقد مررنا بالكثير.
‫لكننا سنثابر.
‫سنقوم بتجاوز هذا معًا.
‫لدينا بعض الوظائف الأخرى التي يتعين علينا القيام بها.
‫لذا فإن المثال التالي هو عينة.
‫الآن ، هذه طريقة رائعة لخلط إطار البيانات الخاص بك.
‫ما أعنيه بذلك هو خلط الفهارس.
‫لذلك في مقاطع الفيديو المستقبلية ، عندما نبدأ في تطبيق خوارزميات التعلم الآلي على بياناتنا.
‫تتمثل إحدى أهم الخطوات في إنشاء مجموعة التدريب والتحقق والاختبار.
‫وإحدى خطوات القيام بذلك هي اختيار الترتيب العشوائي.
‫تأتي بياناتك لأن ما تريد تجنبه هو أن الترتيب الذي تأتي به هذه العينات قد يكون له نوع
‫من التأثير على أنماط البيانات.
‫عندما تقوم خوارزمية التعلم الآلي لدينا بتعلم الأشياء ، فإننا نريدها أن تكون عامة قدر الإمكان.
‫لذلك لا نريده أن يهتم بالترتيب.
‫الآن هناك بعض الاستثناءات للقاعدة مع الوقت وبيانات المتسلسلة وغير ذلك ، لكنني سأريكم
‫هذا المثال فقط.
‫إذا كنت ترغب في تبديل الصفوف في إطار بيانات عشوائيًا ، فلنقم بإجراء عينة نقطية لمبيعات السيارات.
‫والآن تقول العينة بشكل أساسي ، خذ عينة من إطار البيانات هذا باستخدام هذه المعلمة ،
‫frack هو جزء من تلك العينة.
‫لذلك سيكون في صورة عدد صحيح.
‫على سبيل المثال ، 0. 5 هو 50٪ من البيانات.
‫لذلك ستحصل على خمسة صفوف من عشرة.
‫لكننا في هذه الحالة نريد خلط كل شيء.
‫لذلك سوف نستخدم واحدًا لـ 100٪ من البيانات.
‫هناك نذهب.
‫الآن يمكنك أن ترى أن الفهرس قد تم خلطه عشوائيًا.
‫إذن هذا هو نفس إطار البيانات بشكل أساسي فقط مع الترتيب المختلط.
‫الآن ، الشيء المهم الذي يجب تذكره مع PANDAS هو أن المعلومات المتتالية ستبقى مع
‫صفها.
‫صف تسعة ، نيسان ، نيسان أبيض ، 31600 كيلومتر ، أربعة أبواب.
‫لذلك تبقى الصفوف كما هي.
‫كل ما يتغير مع نموذج الوظيفة هذا هو الترتيب الذي تظهر به الأشياء.
‫والآن دعونا نلقي نظرة على إطار البيانات مرة أخرى.
‫أوه ، سخيفة ، لا نزال ننسى إعادة التعيين ، لذلك نريد إعادة التعيين هنا يساوي ها نحن نذهب الآن ستعمل بالتأكيد على تبديل إطار بيانات مبيعات
‫السيارة أو ربما نقوم بإنشاء واحد جديد عشوائيًا لأننا نريد الاحتفاظ
‫بالإطار الأصلي بالترتيب.
‫لذلك لدينا تغيير في مبيعات السيارات.
‫سيؤدي هذا إلى إرجاع نسخة ، ولكن سيتم تبديل مبيعات السيارات بترتيب مختلف عن إطار بيانات مبيعات السيارة
‫الأصلي.
‫جميلة.
‫الآن إذا أردنا معالجة هذا الترتيب العشوائي DataFrame ، فيمكننا استدعاء نفس الوظائف التي استدعيناها
‫من قبل في الإصدار الذي تم خلطه عشوائيًا.
‫والشيء الآخر المفيد حول دالة العينة ، على سبيل المثال ، كان لديك مثل إطار بيانات يحتوي
‫على مليوني صف ، كما هو صغير حقًا ، فهو عشرة فقط.
‫لكن من الناحية العملية ، ستعمل على مجموعات بيانات بها الكثير من الصفوف.
‫أحيانًا يستغرق تشغيل الوظائف في الباندا وقتًا طويلاً في ملايين الصفوف المختلفة.
‫ما قد ترغب في القيام به هو التدرب على 20٪ فقط من البيانات ، واختيار 20٪ فقط من البيانات.
‫والآن يمكن أن يكون هذا الرقم عشوائيًا ، أليس كذلك؟
‫في حالتنا ، اخترنا 20٪.
‫هذا يعطينا صفين مختلفين.
‫إذا كان لديك 2 مليون صف ، فربما تريد التدرب على 1٪ من البيانات.
‫هذا لا يزال 20000 صف.
‫وسيسمح لك ذلك بإجراء الكثير من التجارب المختلفة بشكل أسرع بكثير من القيام بكل ذلك على
‫مليوني صف في وقت واحد.
‫لذلك هذا شيء يجب عليك التفكير فيه في المستقبل في مشاريعك.
‫عندما تعمل على كميات أكبر من البيانات ، هل جهاز الكمبيوتر الخاص بك قويًا بما
‫يكفي لتشغيل الوظائف باستمرار على ملايين الصفوف ، أو هل ترغب في تجسيد بعض التجارب الصغيرة على
‫كميات أصغر من البيانات أولاً ثم ترقية تلك التجارب كما تكتشف ما الذي يعمل وماذا لا؟
‫الآن نلقي نظرة على مبيعات السيارات لدينا ، وخلط البيانات مرة أخرى.
‫لدينا فهارسنا ، لكنها كلها معطلة.
‫كيف نعيد ترتيبهم حتى نتمكن من الذهاب؟
‫مؤشر إعادة تعيين مبيعات السيارات عشوائيًا.
‫هذه الوظيفة ، كما يمكنك أن تتخيل ، ستعيد ضبط الفهرس هنا.
‫لذلك نريد.
‫فقاعة.
‫والآن توجد طريقة هنا يمكنك من خلالها إزالة هذا العمود.
‫لذلك ربما نذهب في مكانه.
‫أوه ، دعونا نلقي نظرة.
‫هل فعل ذلك في المكان؟
‫خلط.
‫لأنه بشكل افتراضي ، يضيف عمود فهرس إعادة التعيين الفهرس القديم كعمود جديد في أقصى اليسار.
‫لدينا هنا أرقام ترتيب ، لكن هذا هو الفهرس الذي تم خلطه عشوائيًا والذي يتكون منه عمودًا.
‫ربما لا نريد ذلك.
‫أعتقد أنه يمكننا التخلص من ذلك من خلال تطبيق يساوي صحيحًا.
‫تذكر أن الكثير من وظائف الباندا لها المعلمة الموجودة.
‫التبديل في المكان يساوي true.
‫أوه ، لا يزال لديها ذلك.
‫همم.
‫حسنًا ، الطريقة التي نكتشف بها ذلك هي إذا بحثنا عن وثائق إعادة تعيين الفهرس ، فلنقم بذلك.
‫فهرس إعادة تعيين الباندا.
‫لا أريد عمود الفهرس الإضافي هناك.
‫لذلك دعونا نرى.
‫يسقط.
‫لا تحاول إدراج فهرس في أعمدة إطار البيانات.
‫أعتقد أن هذا ما نحتاجه.
‫هل هناك مثال انخفاض يساوي صحيح؟
‫نعم.
‫أعتقد أن هذا ما نحتاجه.
‫لذلك نريد أن نحدد مكان يساوي صحيحًا.
‫ونريد قطرة.
‫يساوي صحيح.
‫الإسقاط خطأ افتراضيًا.
‫نعم.
‫خطأ افتراضي.
‫هذا مثال آخر على كيفية معرفة وظيفة وظيفة في حيوانات الباندا.
‫لقد بحثت للتو في فهرس إعادة تعيين اسم الوظيفة.
‫ثانية.
‫لن تعرف هذه الأشياء منذ البداية ، لكن الأمر لا يتعلق بمعرفة الأشياء عن ظهر قلب.
‫أنا لا أعرف كل شيء عن ظهر قلب.
‫يتعلق الأمر بالبحث عن طرق مختلفة تعمل بها الوظائف وتجربة الأشياء.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫لنفعل ذلك.
‫لا يزال لدينا ذلك هناك.
‫ربما نعود هنا.
‫سنقوم بإعادة تعيين هذا.
‫أعد تعيين هذا.
‫هناك نذهب.
‫اضطررنا إلى إعادة ضبط مبيعات السيارات لدينا ، وتبديل إطار البيانات عشوائيًا ، والآن وضعنا الانخفاض على القيمة الحقيقية.
‫ليس لدينا عمود الفهرس هذا على اليسار هنا.
‫هناك شيء آخر سنلقي نظرة عليه ، وهو كيفية تطبيق دالة على عمود.
‫لنفترض أن لدينا واحدة.
‫سنلقي نظرة على إطار بيانات مبيعات السيارات لدينا.
‫تذكر أن هذه هي العملية التي ستأخذها كثيرًا وهي عرض إطار البيانات الخاص بك ثم معالجته وعرضه
‫والتلاعب به ومشاهدته ومعالجته.
‫إنها تبدو جيدة جدًا في الوقت الحالي ، لكننا نريد تحويل عداد المسافات إلى أميال.
‫فكيف نفعل ذلك؟
‫مبيعات السيارات أولا علينا أن نختارها.
‫يمكنك القيام بذلك عن طريق كتابة اسم العمود ثم سنقوم بإعادة تعيينه.
‫نتذكر إعادة تعيينها هذه المرة.
‫كيلومترات عداد المسافات.
‫نعم.
‫الآن هذه هي وظيفة التطبيق.
‫تطبيق يتيح لك تطبيق نوع ما من الوظائف ، سواء كانت numpy أو lambda على عمود معين.
‫لذلك دعونا فقط نكتب هذا.
‫وقد تكون وظائف لامدا محيرة في البداية.
‫استغرقت بعض الوقت لتعلمهم ، لكننا سنخطو خلال هذا ونكتشف ما يفعله بالفعل.
‫لذلك إذا نفذت الكود وخرجت منه ، فنحن نريد مبيعات السيارات لعرض إطار البيانات بالكامل.
‫قم بتشغيل الكود.
‫هناك نذهب.
‫حاليا.
‫ما رأيك هذا؟
‫فقط هذه الأرقام قد تغيرت.
‫لدينا 150.000.
‫هو الآن 93776.
‫حسنًا ، دعنا نخطو خلال عمود عداد المسافات هذا.
‫ضع علامة.
‫لا اريد ان اطلق عليهم علامة.
‫يتقدم.
‫نعم.
‫Lambda الآن ، lambda هي كلمة رئيسية في Python ، وهي اختصار لوظيفة مجهولة.
‫إذن ، هذا هو الأساس الذي يقول تطبيق هذه الدالة على X على 1. 6.
‫هذا ما يقوله هذا.
‫يتقدم.
‫أعد تعيين X ليكون مساويًا لـ x مقسومًا على 1. 6 سنوات 1. 6 ـ لأن التحويل من كيلومترات إلى أميال.
‫يذهب حوالي 1. 6109 ، لكني قرّرته للتو إلى 1. 6.
‫هذا سيقسم عدد الكيلومترات على 1. 6 لأنه في هذه الحالة ، X هي القيم الموجودة في عمود عداد
‫المسافات.
‫إذاً هذا الخط الصغير هنا سوف ينظر إلى هذا العمود ويذهب في كل مرة سوف
‫يلتقط 150.000 هذا ، وهو X ثم يقسمه على 1. 6 ثم قم بإعادة تخصيصه لتلك القيمة.
‫لذا فإن العمود الأول ، 94000 ، على وشك ذلك ، الصف الأول ، آسف ، الصف الثاني ، 87899 هو في الواقع حوالي
‫55000 ميل.
‫هذا ما تفعله هذه الوظيفة التطبيقية.
‫والآن هذا مجرد مثال بسيط لوظيفة لامدا صغيرة ، ولكن يمكنك أن تكون أكثر تفصيلاً مع الأشياء التي
‫تضعها في التطبيق.
‫لن نتعمق في ذلك في الوقت الحالي.
‫فقط أريدك أن تعرف أن التطبيق هو طريقة يمكنك من خلالها تعيين دالة لعمود.
‫لذلك ربما تكون قد كتبت دالة أخرى في مكان آخر ثم استخدمها لتطبيقها على عمود.
‫يا للعجب.
‫لقد مررنا بكم هائل من المعلومات هنا.
‫لا تأكل.
‫لست مضطرًا إلى معرفة كل هذا بعيدًا عن قلبي لتبدأ به.
‫تذكر الطوابع.
‫جربها.
‫قم بتشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك.
‫إذا كنت في شك ، ابحث عنها.
‫حاول مرة أخرى.
‫ثم إذا كنت لا تزال عالقًا.
‫بسأل.
‫في غضون ذلك ، قبل أن ندخل في القسم التالي ، سنختتم قسم PANDAS.
‫تحقق من قسم الموارد لمزيد من الوثائق حول PANDAS.
‫بعض التمارين التي يمكنك تجربتها بنفسك.
‫لكن بخلاف ذلك ، إذا كنت معي ، فدعنا ندخل ونتعلم المزيد عن بعض الأدوات الأخرى التي يمكننا
‫استخدامها لعلوم البيانات والتعلم الآلي.