‫Weet dat we veel hebben meegemaakt, maar we gaan door.
‫We komen hier samen doorheen, we hebben nog een paar functies te doorlopen.
‫Dus de volgende is een voorbeeld.
‫Dit is een geweldige manier om uw dataframe te shufflen.
‫Wat ik daarmee bedoel, is de indexen door elkaar halen.
‫Dus in toekomstige video's, wanneer we algoritmen voor machine learning gaan toepassen op onze gegevens.
‫Een van de belangrijkste stappen is het maken van een trainings-, validatie- en testset, en een van de
‫stappen om dat te doen is het willekeurig maken van de volgorde waarin uw gegevens binnenkomen, want wat u wilt vermijden
‫is de volgorde waarin deze monsters binnenkomen. soort invloed op patronen in de data.
‫Wanneer ons machine learning-algoritme dingen leert, willen we dat het zo algemeen mogelijk is.
‫Dus we willen niet dat het om de bestelling geeft.
‫Nu, er zijn enkele uitzonderingen op de regel met tijdreeksgegevens en zo, maar ik ga u dit
‫voorbeeld laten zien.
‫Als u rijen in een gegevensframe wilt shufflen.
‫Dus laten we autoverkopen doen. com voorbeeld.
‫En nu zegt Sample eigenlijk, neem een steekproef uit dit dataframe met deze parameter, frack is de fractie
‫van die steekproef, dus het zal in een geheel getal zijn.
‫Dus nul komma vijf is bijvoorbeeld 50 procent van de gegevens.
‫Dus het krijgt vijf van de tien rijen.
‫Maar in dit geval willen we alles door elkaar schudden.
‫Dus we zullen er een gebruiken voor 100 procent van de gegevens.
‫Daar gaan we, dus nu kun je zien dat de index is geschud, dus dit is in wezen
‫hetzelfde dataframe, alleen met de volgorde eromheen.
‫Het belangrijkste om te onthouden met panda's is dat de informatie op een rij bij de rij
‫blijft.
‫Dus rij negen, Nissan is blank, drieëndertigduizend zeshonderd kilometer, vier deuren.
‫Dus de rijen blijven hetzelfde.
‫Het enige dat met dit functievoorbeeld verandert, is de volgorde waarin dingen verschijnen.
‫En laten we nu nog eens naar het dataframe kijken.
‫Oh, domme ik, we vergeten steeds opnieuw toe te wijzen, dus we willen hier ECLSS opnieuw toewijzen.
‫Daar gaan we.
‫Nu gaat het zeker de autoverkopen schudden. com, toch?
‫Nou, misschien maken we een nieuwe shuffle omdat we de originele op orde willen houden.
‫Dus we hebben Cazale dit alternatieve exemplaar geschud, maar Cazale geschud zal in een andere volgorde zijn dan de
‫originele autoverkopen. com-frame.
‫Mooi.
‫Als hij dit shuffle-gegevensframe wilde manipuleren, zouden we dezelfde functies kunnen aanroepen
‫die we eerder in de shuffle-versie hebben aangeroepen.
‫Een ander handig ding over de voorbeeldfunctie is dat hetzelfde?
‫U had bijvoorbeeld een dataframe met twee miljoen rijen, wat erg klein is, het zijn er maar tien.
‫Maar in de praktijk ga je aan datasets werken met veel meer rijen.
‫Soms duurt het uitvoeren van functies in panders lang op miljoenen verschillende rijen.
‫Wat u misschien wilt doen, is oefenen met slechts 20 procent van de gegevens, en slechts 20 procent van de gegevens selecteren.
‫En nu kan dit aantal willekeurig zijn, toch?
‫In ons geval hebben we gekozen voor 20 procent.
‫Dus dat geeft ons twee verschillende rijen.
‫Als je twee miljoen rijen had, wil je misschien oefenen op één procent van de gegevens.
‫Dus dat zijn nog steeds 20000 rijen.
‫En dus kun je veel verschillende experimenten doen, veel sneller dan alles op twee miljoen
‫rijen tegelijk te doen.
‫Dus dat is iets waar je in de toekomst in je projecten rekening
‫mee moet houden als je aan grotere hoeveelheden data werkt, is je computer krachtig genoeg om continu functies op miljoenen
‫rijen te laten draaien, of wil je wat kleine experimenten uitvoeren? eerst op kleinere hoeveelheden gegevens en vervolgens die experimenten upgraden
‫terwijl u erachter komt wat werkt en wat niet?
‫Nu kijken we opnieuw naar de door elkaar geschudde gegevens van onze autoverkopen.
‫We hebben onze indexen, maar ze zijn allemaal niet in orde.
‫Hoe krijgen we die weer op orde?
‫We gaan, Cazale geschud, index niet resetten.
‫Deze functie, zoals je je kunt voorstellen, gaat de index hier resetten.
‫Dus we willen.
‫Boem, en nu is er een manier waarop je deze kolom kunt verwijderen, dus misschien gaan we ter plaatse.
‫O, laten we eens kijken.
‫Heb ik dat gedaan?
‫Werknemers geschud omdat standaard de reset-geïndexeerde kolom de oude index als een nieuwe kolom helemaal links
‫toevoegt.
‫En dus hebben we hier controlenummers.
‫Maar dit is de geschudde index waarvan het een kolom heeft gemaakt.
‫Misschien willen we dat niet.
‫Ik denk dat we daar vanaf kunnen komen door emplace is gelijk aan waar.
‫Onthoud dat veel Panda-functies de emplace-parameter hebben.
‫Shuffle op zijn plaats, het gaat door.
‫Dat heeft het nog steeds, hmm.
‫De manier waarop we dit uitzoeken, is als we de documentatie voor de reset-index opzoeken, laten we dat doen.
‫En is reset-index.
‫Ik wil niet die extra geïndexeerde kolom, de.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Drop probeer geen index in te voegen in dataframekolommen, ik denk dat dat is wat we nodig hebben.
‫Is er een voorbeeld dat druppel gelijk is aan waar?
‫Ja, ik denk dat dat is wat we nodig hebben.
‫Dus we willen dat emplace gelijk is aan waar.
‫En we willen dat drop gelijk is aan true drop is standaard onwaar.
‫Toch standaard vallen, dus dit is weer zo'n voorbeeld van hoe je kan kijken wat een functie doet in panda's.
‫Ik heb zojuist de functienaam reset-index gegoogeld.
‫Nogmaals, je zult deze dingen niet vanaf het begin weten, maar het gaat niet om dingen uit je hoofd te weten.
‫Ik weet niet alles uit mijn hoofd.
‫Het gaat om het onderzoeken van verschillende manieren waarop functies werken en het uitproberen van dingen.
‫Als je twijfelt, voer dan de code uit, laten we dat doen, we hebben die daar nog steeds.
‫Misschien komen we hier terug.
‫We gaan dit resetten, dit resetten.
‫Stel dit opnieuw in.
‫Daar gaan we.
‫We moesten onze autoverkopen resetten, geschud dataframe.
‫Nu hebben we drop op gelijk gezet.
‫Toegegeven, we hebben die geïndexeerde kolom hier niet aan de linkerkant.
‫Er is nog één ding waar we naar gaan kijken, en dat is hoe je een functie op een kolom kunt toepassen.
‫Dus laten we zeggen dat we nog een keer naar ons gegevensframe voor autoverkopen kijken.
‫Onthoud dat dit het proces is dat u veel gaat doen, namelijk uw dataframe bekijken en het
‫vervolgens manipuleren, bekijken, manipuleren, bekijken, manipuleren.
‫Dus het ziet er op dit moment vrij priv uit, maar we willen onze kilometerteller omzetten naar mijlen.
‫Dus hoe zouden we dat doen?
‫Autoverkoop eerst moeten we het selecteren.
‫Dat doe je door de kolomnaam in te typen en dan gaan we deze opnieuw toewijzen.
‫Herinnerd om op dit moment kilometertellerkilometers opnieuw toe te wijzen.
‫Ja.
‫Dit is de appli-functie. Met appli kun je een soort functie toepassen, of het nu num pi of lambda
‫is op een bepaalde kolom.
‫Dus laten we dit gewoon intypen en lambda-functies kunnen in het begin verwarrend zijn.
‫Het kostte me een tijdje om ze te leren, maar we gaan deze doornemen en uitzoeken wat het eigenlijk
‫doet.
‫Voer dus bij twijfel de code uit.
‫We willen dat autoverkopen het hele dataframe bekijken, de code uitvoeren.
‫Daar gaan we.
‫Nu, wat denk je dat dit is, alleen deze cijfers zijn veranderd over 150000, het is nu drieënnegentig
‫duizend zevenhonderd zesenzeventig.
‫Laten we eens door deze kilometertellerkolom gaan.
‫Ik wil ze niet noemen: vinkje van toepassing zijn.
‫Ja, lama.
‫Lambda is nu een sleutelwoord in Python, wat een afkorting is voor een anonieme functie.
‫Dus eigenlijk wil dit zeggen: pas deze functie toe op X gedeeld door één punt zes.
‫Dus dat is wat dit zegt.
‫Van toepassing zijn.
‫Reset X om gelijk te zijn aan X, gedeeld door één komma zes y één komma zes, omdat conversie van kilometers naar
‫mijlen.
‫Hij gaat over één komma zes, één of negen, maar ik heb het net afgerond
‫op één punt zes, dat gaat ons aantal kilometers delen door één komma zes, want in dit geval is X de waarden in
‫onze kilometertellerkolom.
‫Dus deze kleine lijn hier gaat naar deze kolom kijken en gaat elke keer dat hij deze
‫150000 oppikt, wat X is, en deelt het dan door één punt zes en wijst het dan opnieuw toe aan die waarde.
‫Dus de eerste kolom, vierennegentigduizend daarom eerst sorry, tweede rij zevenentachtigduizend
‫achthonderdnegenennegentig is eigenlijk ongeveer 55000 mijl.
‫Dus dat is wat deze appli-functie doet.
‫En nu is dit slechts een eenvoudig voorbeeld van een kleine lambda-functie, maar je kunt heel uitgebreid worden met de
‫dingen die je invoert.
‫Daar gaan we niet te diep in duiken.
‫Voor nu.
‫Ik wil dat je weet dat toepassen een manier is waarop je een functie aan een kolom kunt toewijzen.
‫Dus misschien heb je ergens anders een andere functie geschreven en dan pas je die toe op een kolom.
‫Welnu, we hebben hier een absolute berg aan informatie doorstaan, en vergeet niet, je hoeft dit niet allemaal uit mijn hart te
‫weten om mee te beginnen.
‫Denk aan de postzegels.
‫Probeer het.
‫Voer uw code uit.
‫Zoek bij twijfel naar probeer het opnieuw en als je dan nog steeds vastzit.
‫In de tussentijd, voordat we aan de volgende verkiezingen beginnen, zal dit
‫de PANDAS-sectie afronden, bekijk de bronnensectie voor wat meer documentatie over panda's, enkele oefeningen die je zelf
‫kunt uitproberen.
‫Maar anders, als je met mij bent, laten we erin springen en wat meer leren over enkele andere tools
‫die we kunnen gebruiken voor datawetenschap en machine learning.