‫Sachez que nous avons traversé beaucoup de choses, mais nous allons persévérer.
‫Nous allons traverser cela ensemble, nous avons encore quelques fonctions à parcourir.
‫Donc, le suivant est un échantillon.
‫Maintenant, c'est un excellent moyen de mélanger votre bloc de données.
‫Ce que je veux dire par là, c'est mélanger les index.
‫Ainsi, dans les futures vidéos, lorsque nous commencerons à appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique à nos données.
‫L'une des étapes les plus importantes consiste à créer un ensemble d'apprentissage, de validation et de test, et l'une
‫des étapes à suivre consiste à randomiser l'ordre dans lequel vos données entrent, car ce que vous voulez éviter, c'est que l'ordre dans
‫lequel ces échantillons entrent peut avoir des sorte d'influence sur les modèles dans les données.
‫Lorsque notre algorithme d'apprentissage automatique apprend des choses, nous voulons qu'il soit aussi général que possible.
‫Nous ne voulons donc pas qu'il se soucie de la commande.
‫Maintenant, il y a quelques exceptions à la règle avec les données de séries chronologiques et ainsi de suite, mais je vais juste
‫vous montrer cet exemple.
‫Si vous vouliez mélanger les lignes dans un bloc de données.
‫Alors faisons des ventes de voitures. com échantillon.
‫Et maintenant, Sample dit essentiellement, prenez un échantillon de cette trame de données avec ce paramètre, la fracturation est
‫la fraction de cet échantillon, donc ce sera sous une forme entière.
‫Ainsi, par exemple, zéro virgule cinq correspond à 50 % des données.
‫Il y aura donc cinq lignes sur dix.
‫Mais dans ce cas, nous voulons tout mélanger.
‫Nous en utiliserons donc un pour 100 % des données.
‫Et voilà, vous pouvez maintenant voir que l'index a été mélangé, il s'agit donc essentiellement de la
‫même trame de données avec l'ordre mélangé.
‫Maintenant, la chose importante à retenir avec les pandas est que les informations d'une ligne resteront avec sa
‫ligne.
‫Donc rangée neuf, Nissan est blanche, trente et six cents kilomètres, quatre portes.
‫Les rangées restent donc les mêmes.
‫Tout ce qui change avec cet exemple de fonction, c'est l'ordre dans lequel les choses apparaissent.
‫Et maintenant, examinons à nouveau le bloc de données.
‫Oh, idiot, nous oublions toujours de réaffecter, alors nous voulons réaffecter ici ECLSS.
‫On y va.
‫Maintenant, cela va définitivement mélanger les ventes de voitures. com, non?
‫Eh bien, peut-être que nous en créons un nouveau shuffle parce que nous voulons garder l'original en ordre.
‫Nous avons donc Cazale mélangé cette copie alternative, mais Cazale mélangé sera dans un ordre différent des ventes de
‫voitures originales. cadre com.
‫Beau.
‫Maintenant, s'il voulait manipuler cette trame de données aléatoire, nous pourrions appeler les mêmes
‫fonctions que nous avons appelées auparavant sur la version mélangée.
‫Une autre chose pratique à propos de la fonction d'échantillon est-elle la même?
‫Par exemple, vous aviez comme un bloc de données avec deux millions de lignes, car c'est vraiment petit, c'est seulement dix.
‫Mais en pratique, vous allez travailler sur des ensembles de données avec beaucoup plus de lignes.
‫Parfois, l'exécution de fonctions dans Panders prend beaucoup de temps sur des millions de lignes différentes.
‫Ce que vous voudrez peut-être faire, c'est vous entraîner sur seulement 20 pour cent des données, sélectionner seulement 20 pour cent des données.
‫Et maintenant, ce nombre pourrait être arbitraire, n'est-ce pas ?
‫Dans notre cas, nous avons choisi 20 pour cent.
‫Cela nous donne donc deux rangées différentes.
‫Si vous aviez deux millions de lignes, vous voudrez peut-être vous entraîner sur un pour cent des données.
‫Cela fait donc encore 20 000 lignes.
‫Et donc cela vous permettra de faire beaucoup d'expériences différentes, beaucoup plus rapidement que de tout faire sur deux millions
‫de lignes à la fois.
‫C'est donc quelque chose que vous devrez considérer à l'avenir dans vos projets lorsque vous travaillez
‫sur de plus grandes quantités de données, votre ordinateur est-il assez puissant pour exécuter en permanence des fonctions sur des millions de lignes,
‫ou voulez-vous étoffer quelques petites expériences sur de plus petites quantités de données d'abord, puis mettez à niveau ces expériences à mesure que vous
‫découvrez ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas ?
‫Maintenant, nous examinons à nouveau les données mélangées de nos ventes de voitures.
‫Nous avons nos index, mais ils sont tous en panne.
‫Comment les remettre en ordre ?
‫On y va, Cazale brouille, ne réinitialise pas l'index.
‫Cette fonction, comme vous pouvez l'imaginer, va réinitialiser l'index ici.
‫Alors on veut.
‫Boum, et maintenant il y a un moyen ici de supprimer cette colonne, alors peut-être que nous allons en place.
‫Oh, jetons un coup d'oeil.
‫Ai-je fait cela?
‫Employés mélangés car par défaut, la colonne indexée réinitialisée ajoute l'ancien index en tant que nouvelle colonne à l'extrême
‫gauche.
‫Et nous avons donc des chiffres d'audit ici.
‫Mais c'est l'index mélangé qu'il a fait une colonne.
‫Peut-être que nous ne le voulons pas.
‫Je pense que nous pouvons nous en débarrasser en mettant en place des valeurs vraies.
‫N'oubliez pas que de nombreuses fonctions de Panda ont le paramètre emplace.
‫Mélangez en place, ça passe.
‫Il a toujours ça, hum.
‫Eh bien, la façon dont nous comprenons cela est que si nous recherchons la documentation pour l'index de réinitialisation, faisons-le.
‫Et est l'index de réinitialisation.
‫Je ne veux pas de cette colonne indexée supplémentaire, le fichier.
‫Voyons donc.
‫Drop n'essayez pas d'insérer un index dans les colonnes du bloc de données, je pense que c'est ce dont nous avons besoin.
‫Existe-t-il un exemple de drop égal à true ?
‫Oui, je pense que c'est ce dont nous avons besoin.
‫Nous voulons donc mettre en place est égal à vrai.
‫Et nous voulons que drop est égal à vrai drop est faux par défaut.
‫Pourtant, la chute par défaut, c'est donc un autre exemple de la façon dont vous pouvez voir ce que fait une fonction dans les pandas.
‫Je viens de rechercher sur Google l'index de réinitialisation du nom de la fonction.
‫Encore une fois, vous ne saurez pas ces choses dès le début, mais il ne s'agit pas de savoir les choses par cœur.
‫Je ne sais pas tout par cœur.
‫Il s'agit de rechercher différentes manières de fonctionner et d'essayer des choses.
‫En cas de doute, exécutez le code, faisons-le, nous l'avons toujours là.
‫Peut-être qu'on revient ici.
‫Nous allons réinitialiser ceci, réinitialiser ceci.
‫Réinitialisez ceci.
‫On y va.
‫Nous avons dû réinitialiser nos ventes de voitures, trame de données mélangée.
‫Maintenant, nous avons réglé drop à égal.
‫Certes, nous n'avons pas cette colonne indexée sur la gauche ici.
‫Il y a encore une chose que nous allons examiner, et c'est comment appliquer une fonction à une colonne.
‫Supposons donc que nous ayons un dernier coup d'œil à notre cadre de données sur les ventes de voitures.
‫N'oubliez pas que c'est le processus que vous allez prendre le plus, c'est de visualiser votre bloc de données, puis de le manipuler, de le
‫visualiser, de le manipuler, de le visualiser, de le manipuler.
‫Cela semble donc assez privé pour le moment, mais nous voulons convertir notre compteur kilométrique en miles.
‫Alors, comment ferions-nous cela?
‫Ventes de voitures d'abord, nous devons le sélectionner.
‫Pour ce faire, saisissez le nom de la colonne, puis nous allons la réaffecter.
‫Rappelé de réaffecter à ce moment les kilomètres au compteur kilométrique.
‫Ouais.
‫Maintenant, c'est la fonction appli qui vous permet d'appliquer une sorte de fonction, que ce soit num pi ou
‫lambda à une certaine colonne.
‫Tapons simplement ceci et les fonctions lambda peuvent être déroutantes au début.
‫Il m'a fallu un certain temps pour les apprendre, mais nous allons passer en revue celui-ci et découvrir ce qu'il fait
‫réellement.
‫Donc, en cas de doute, exécutez le code.
‫Nous voulons que les ventes de voitures voient l'ensemble du bloc de données, exécutent le code.
‫On y va.
‫Maintenant, que pensez-vous que c'est juste que ces chiffres ont changé sur 150 000, c'est maintenant quatre-vingt-treize mille
‫sept cent soixante-seize.
‫Eh bien, passons en revue cette coche de la colonne du compteur kilométrique.
‫Je ne veux pas les appeler cocher point appliquer.
‫Ouais, lamda.
‫Maintenant, Lambda est un mot clé en Python, qui est l'abréviation d'une fonction anonyme.
‫Donc, en gros, cela dit d'appliquer cette fonction à X divisé par un virgule six.
‫C'est donc ce que cela dit.
‫Appliquer.
‫Réinitialisez X pour qu'il soit égal à X, divisé par un virgule six y un virgule six, car conversion de kilomètres en
‫miles.
‫Il va environ un virgule six, un ou neuf, mais je viens de l'arrondir à
‫un virgule six, cela va diviser notre nombre de kilomètres par un virgule six, car dans ce cas, X est les valeurs de notre
‫colonne d'odomètre.
‫Donc, cette petite ligne ici va regarder cette colonne et aller chaque fois qu'elle va
‫ramasser ce 150000, qui est X, puis le diviser par un virgule six, puis le réaffecter à cette valeur.
‫Donc la première colonne, quatre-vingt quatorze mille à peu près d'abord désolé, deuxième rangée quatre-vingt-sept mille
‫huit cent quatre-vingt-dix-neuf est en fait environ 55000 milles.
‫C'est donc ce que fait cette fonction d'application.
‫Et maintenant, ce n'est qu'un exemple simple d'une petite fonction lambda, mais vous pouvez être très élaboré avec les choses que
‫vous mettez en application.
‫Nous n'allons pas plonger trop profondément là-dedans.
‫Pour l'instant.
‫Je veux que vous sachiez qu'appliquer est un moyen d'attribuer une fonction à une colonne.
‫Donc, vous avez peut-être écrit une autre fonction ailleurs, puis vous l'avez appliquée à une colonne.
‫Eh bien, nous avons traversé une montagne absolue d'informations ici, et n'oubliez pas, vous n'avez pas besoin de tout savoir
‫de mon cœur pour commencer.
‫Souvenez-vous des timbres.
‫Essayez-le.
‫Exécutez votre code.
‫En cas de doute, recherchez réessayez puis si vous êtes toujours coincé usque.
‫En attendant, avant de passer aux prochaines élections, ceci va conclure la section
‫PANDAS, consultez la section ressources pour un peu plus de documentation sur les pandas, quelques exercices que vous pouvez
‫essayer par vous-même.
‫Mais sinon, si vous êtes avec moi, allons-y et apprenons-en un peu plus sur d'autres outils que nous pouvons
‫utiliser pour la science des données et l'apprentissage automatique.