‫Wir wissen, dass wir viel durchgemacht haben, aber wir werden durchhalten.
‫Wir werden das gemeinsam durchstehen, wir haben noch ein paar weitere Funktionen zu durchlaufen.
‫Das nächste ist also eine Probe.
‫Dies ist eine großartige Möglichkeit, Ihren Datenrahmen zu mischen.
‫Damit meine ich, die Indizes zu verwechseln.
‫Also in zukünftigen Videos, wenn wir beginnen, maschinelle Lernalgorithmen auf unsere Daten anzuwenden.
‫Einer der wichtigsten Schritte ist das Erstellen eines Trainings-, Validierungs- und Testsatzes, und einer der Schritte
‫dazu ist die zufällige Reihenfolge Ihrer Daten, denn was Sie vermeiden möchten, ist die Reihenfolge, in der diese Stichproben
‫möglicherweise eine bestimmte Reihenfolge haben Art der Beeinflussung von Mustern in den Daten.
‫Wenn unser Algorithmus für maschinelles Lernen Dinge lernt, möchten wir, dass er so allgemein wie möglich ist.
‫Wir möchten also nicht, dass es sich um die Bestellung kümmert.
‫Nun, es gibt einige Ausnahmen von der Regel bei Zeitreihendaten und so weiter, aber ich werde Ihnen nur
‫dieses Beispiel zeigen.
‫Wenn Sie Zeilen in einem Datenrahmen mischen möchten.
‫Also machen wir Autoverkäufe. com-Beispiel.
‫Und jetzt sagt Sample im Grunde genommen, nimm ein Sample aus diesem Datenrahmen mit diesem Parameter, Frack ist
‫der Bruchteil dieses Samples, also wird es in einer ganzzahligen Form vorliegen.
‫Null Komma fünf sind zum Beispiel 50 Prozent der Daten.
‫Es werden also fünf von zehn Reihen kommen.
‫Aber wir wollen in diesem Fall alles durchmischen.
‫Wir werden also einen für 100 Prozent der Daten verwenden.
‫Nun können Sie sehen, dass der Index gemischt wurde, also ist dies im Wesentlichen der gleiche
‫Datenrahmen, nur mit der Reihenfolge gemischt.
‫Bei Pandas ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Informationen in einer Reihe in ihrer Reihe
‫bleiben.
‫Reihe neun, Nissan ist weiß, einunddreißigtausendsechshundert Kilometer, vier Türen.
‫Die Reihen bleiben also gleich.
‫Alles, was sich bei diesem Funktionsbeispiel ändert, ist die Reihenfolge, in der die Dinge erscheinen.
‫Schauen wir uns nun noch einmal den Datenrahmen an.
‫Oh, ich dumm, wir vergessen immer wieder, neu zuzuweisen, also wollen wir hier ECLSS neu zuweisen.
‫Na, bitte.
‫Jetzt wird es definitiv den Autoverkauf mischen. com, oder?
‫Nun, vielleicht erstellen wir einen neuen Shuffle, weil wir den ursprünglichen in Ordnung halten wollen.
‫Also haben wir Cazale diese alternative Kopie gemischt, aber Cazale hat eine andere Reihenfolge als
‫die Original-Autoverkäufe. com-Rahmen.
‫Wunderschönen.
‫Wenn er nun diesen Shuffle-Datenrahmen manipulieren wollte, könnten wir die gleichen Funktionen aufrufen,
‫die wir zuvor für die Shuffle-Version aufgerufen haben.
‫Eine andere praktische Sache an der Beispielfunktion ist, dass sie dasselbe ist?
‫Sie haben zum Beispiel einen Datenrahmen mit zwei Millionen Zeilen, da er wirklich klein ist, es sind nur zehn.
‫In der Praxis werden Sie jedoch an Datensätzen mit viel mehr Zeilen arbeiten.
‫Manchmal dauert das Ausführen von Funktionen in Pandern bei Millionen verschiedener Zeilen sehr lange.
‫Vielleicht möchten Sie nur mit 20 Prozent der Daten üben und nur 20 Prozent der Daten auswählen.
‫Und jetzt könnte diese Zahl willkürlich sein, oder?
‫In unserem Fall haben wir 20 Prozent gewählt.
‫Das gibt uns also zwei verschiedene Reihen.
‫Wenn Sie zwei Millionen Zeilen haben, möchten Sie vielleicht mit einem Prozent der Daten üben.
‫Das sind also immer noch 20000 Zeilen.
‫Auf diese Weise können Sie viele verschiedene Experimente durchführen, viel schneller, als alles in
‫zwei Millionen Zeilen gleichzeitig.
‫Das müssen Sie in Zukunft in Ihren Projekten also beachten, wenn
‫Sie an größeren Datenmengen arbeiten, Ihr Rechner leistungsfähig genug ist, um kontinuierlich Funktionen in Millionen von Zeilen
‫auszuführen, oder Sie kleine Experimente durchführen möchten zuerst mit kleineren Datenmengen und aktualisieren Sie dann diese Experimente,
‫wenn Sie herausfinden, was funktioniert und was nicht?
‫Jetzt schauen wir uns noch einmal unsere gemischten Daten zu unseren Autoverkäufen an.
‫Wir haben unsere Indizes, aber sie sind alle nicht in Ordnung.
‫Wie bringen wir diese wieder in Ordnung?
‫Wir gehen, mischte Cazale, Index nicht zurücksetzen.
‫Diese Funktion wird, wie Sie sich vorstellen können, den Index hier zurücksetzen.
‫Also wollen wir.
‫Boom, und jetzt gibt es eine Möglichkeit, diese Spalte zu entfernen, also gehen wir vielleicht an Ort und Stelle.
‫Sehen wir uns das an.
‫Habe ich das getan?
‫Die Mitarbeiter wurden gemischt, weil die indizierte Spalte zum Zurücksetzen standardmäßig ganz links den alten Index als neue Spalte
‫hinzufügt.
‫Und so haben wir hier Audit-Nummern.
‫Aber dies ist der gemischte Index, aus dem eine Spalte gemacht wurde.
‫Vielleicht wollen wir das nicht.
‫Ich denke, das können wir durch emplace equals true loswerden.
‫Denken Sie daran, dass viele Funktionen von Panda den Parameter emplace haben.
‫Mischen Sie an Ort und Stelle, es geht durch.
‫Das hat es immer noch, hm.
‫Nun, wir finden das heraus, wenn wir die Dokumentation für den Reset-Index nachschlagen, lassen Sie uns das tun.
‫Und ist Index zurückgesetzt.
‫Ich möchte nicht, dass diese zusätzliche indizierte Spalte, die.
‫Also mal sehen.
‫Drop versuchen nicht, einen Index in Datenrahmenspalten einzufügen, ich denke, das ist es, was wir brauchen.
‫Gibt es ein Beispiel Tropfen ist gleich wahr?
‫Ja, ich glaube, das brauchen wir.
‫Wir wollen also, dass emplace gleich wahr ist.
‫Und wir wollen, dass drop gleich true ist. drop ist standardmäßig false.
‫Dies ist jedoch ein weiteres Beispiel dafür, wie Sie sehen können, was eine Funktion in Pandas macht.
‫Ich habe gerade den Funktionsnamen Reset Index gegoogelt.
‫Auch hier werden Sie diese Dinge nicht von Anfang an wissen, aber es geht nicht darum, Dinge auswendig zu wissen.
‫Ich weiß nicht alles auswendig.
‫Es geht darum, verschiedene Funktionsweisen zu erforschen und Dinge auszuprobieren.
‫Wenn Sie Zweifel haben, führen Sie den Code aus, lassen Sie uns das tun, wir haben ihn immer noch da.
‫Vielleicht kommen wir hier wieder hoch.
‫Wir werden das zurücksetzen, das zurücksetzen.
‫Setzen Sie dies zurück.
‫Na, bitte.
‫Wir mussten unsere Autoverkäufe zurücksetzen, gemischte Datenrahmen.
‫Jetzt haben wir drop auf gleich gesetzt.
‫Es stimmt, wir haben diese indizierte Spalte hier nicht links.
‫Wir werden uns noch eine Sache ansehen, und zwar wie man eine Funktion auf eine Spalte anwendet.
‫Nehmen wir also an, wir werfen noch einen Blick auf unseren Datenrahmen für den Autoverkauf.
‫Denken Sie daran, dass dies der Prozess ist, den Sie häufig durchführen werden, indem Sie Ihren Datenrahmen anzeigen
‫und dann bearbeiten, anzeigen, manipulieren, anzeigen, manipulieren.
‫Im Moment sieht es also ziemlich privat aus, aber wir wollen unseren Kilometerzähler auf Meilen umstellen.
‫Also, wie würden wir das machen?
‫Autoverkauf zuerst müssen wir es auswählen.
‫Sie tun dies, indem Sie den Spaltennamen eingeben, und wir werden ihn dann neu zuweisen.
‫Erinnerte sich daran, zu diesem Zeitpunkt Kilometerzähler neu zuzuweisen.
‫Ja.
‫Dies ist nun die appli-Funktion appli lässt Sie irgendeine Art von Funktion anwenden, sei es num pi oder
‫lambda auf eine bestimmte Spalte.
‫Geben wir dies einfach ein und Lambda-Funktionen können zunächst verwirrend sein.
‫Ich habe eine Weile gebraucht, um sie zu lernen, aber wir werden diesen Schritt durchgehen und herausfinden, was er tatsächlich
‫tut.
‫Führen Sie im Zweifelsfall den Code aus.
‫Wir möchten, dass Autoverkäufe den gesamten Datenrahmen anzeigen und den Code ausführen.
‫Na, bitte.
‫Nun, was denkst du, das ist nur, dass sich diese Zahlen über 150000 geändert haben, jetzt
‫sind es dreiundneunzigtausendsiebenhundertsechsundsiebzig.
‫Nun, lassen Sie uns diese Kilometerzählerspalte durchgehen.
‫Ich möchte sie nicht als Tick-Dot-Antrag bezeichnen.
‫Ja, Lamma.
‫Lambda ist ein Schlüsselwort in Python, das für eine anonyme Funktion steht.
‫Im Grunde bedeutet dies, diese Funktion auf X dividiert durch eins Komma sechs anzuwenden.
‫Das ist also die Aussage.
‫Anwenden.
‫X auf gleich X zurücksetzen, geteilt durch eins Komma sechs y eins Komma sechs, weil Umrechnung von Kilometern in
‫Meilen.
‫Er fährt ungefähr eins Komma sechs, eins oder neun, aber ich habe es gerade
‫auf eins Komma sechs gerundet, das teilt unsere Kilometerzahl durch eins Komma sechs, denn in diesem Fall sind X die Werte in
‫unserer Kilometerzählerspalte.
‫Diese kleine Zeile hier wird sich also diese Spalte ansehen und jedes Mal gehen, wenn sie
‫diese 150000, die X ist, aufnimmt und dann durch eins Komma sechs dividiert und dann diesem Wert neu zuweist.
‫Die erste Spalte, ungefähr vierundneunzigtausend, erste Entschuldigung, zweite Zeile siebenundachtzigtausendachthundertneunundneunzig
‫ist tatsächlich ungefähr 55000 Meilen.
‫Das ist es, was diese Appli-Funktion macht.
‫Und jetzt ist dies nur ein einfaches Beispiel für eine kleine Lambda-Funktion, aber Sie können mit den Dingen, die Sie
‫eingeben, sehr ausführlich vorgehen.
‫Wir werden nicht zu tief darin eintauchen.
‫Zur Zeit.
‫Ich möchte, dass Sie wissen, dass Apply eine Möglichkeit ist, einer Spalte eine Funktion zuzuweisen.
‫Sie haben also vielleicht woanders eine andere Funktion geschrieben und wenden sie dann an, um sie auf eine Spalte anzuwenden.
‫Nun, wir haben hier einen absoluten Berg an Informationen durchgemacht, und vergessen Sie nicht, Sie müssen das alles
‫nicht von Herzen wissen.
‫Denken Sie an die Briefmarken.
‫Versuch es.
‫Führen Sie Ihren Code aus.
‫Suchen Sie im Zweifelsfall nach erneut versuchen und dann, wenn Sie immer noch nicht festsitzen, usque.
‫In der Zwischenzeit, bevor wir zur nächsten Wahl kommen, wird dies den Abschnitt PANDAS
‫abschließen. Sehen Sie sich den Abschnitt Ressourcen an, um ein wenig mehr Dokumentation über Pandas zu erhalten, einige Übungen, die Sie
‫selbst ausprobieren können.
‫Aber ansonsten, wenn Sie bei mir sind, springen wir ein und erfahren ein bisschen mehr über einige andere Tools, die
‫wir für Data Science und maschinelles Lernen verwenden können.