‫Ketahuilah bahwa kami telah melalui banyak hal, tetapi kami akan bertahan.
‫Kita akan melewati ini bersama, ada beberapa fungsi lagi yang harus kita lalui.
‫Jadi yang berikutnya adalah sampel.
‫Sekarang, ini adalah cara yang bagus untuk mengacak bingkai data Anda.
‫Yang saya maksud dengan itu adalah mencampur indeks.
‫Jadi di video mendatang, saat kami mulai menerapkan algoritme pembelajaran mesin ke data kami.
‫Salah satu langkah terpenting adalah membuat set pelatihan, validasi, dan pengujian, dan salah satu
‫langkah untuk melakukannya adalah mengacak urutan data yang masuk, karena yang ingin Anda hindari adalah urutan masuknya
‫sampel mungkin memiliki beberapa jenis pengaruh pada pola dalam data.
‫Saat algoritme pembelajaran mesin kami mempelajari berbagai hal, kami ingin membuatnya seumum mungkin.
‫Jadi kami tidak ingin peduli tentang pesanan.
‫Sekarang, ada beberapa pengecualian untuk aturan dengan data deret waktu dan yang lainnya, tetapi saya hanya akan menunjukkan contoh
‫ini kepada Anda.
‫Jika Anda ingin mengacak baris dalam bingkai data.
‫Jadi mari kita lakukan penjualan mobil. sampel com.
‫Dan sekarang Sampel pada dasarnya mengatakan, ambil sampel dari kerangka data ini dengan parameter ini, frack adalah
‫pecahan dari sampel itu, jadi itu akan menjadi bentuk bilangan bulat.
‫Jadi, misalnya, nol koma lima adalah 50 persen dari data.
‫Jadi itu akan mendapatkan lima baris dari sepuluh.
‫Tapi kami dalam hal ini ingin mengocok semuanya.
‫Jadi kami akan menggunakan satu untuk 100 persen data.
‫Ini dia, jadi sekarang Anda dapat melihat bahwa indeks telah diacak, jadi ini pada dasarnya adalah kerangka data
‫yang sama hanya dengan urutan yang tercampur.
‫Sekarang, hal yang penting untuk diingat dengan panda adalah bahwa informasi dalam satu baris akan tetap berada di
‫barisnya.
‫Jadi baris sembilan, Nissan putih, tiga puluh satu ribu enam ratus kilometer, empat pintu.
‫Jadi barisnya tetap sama.
‫Semua yang berubah dengan sampel fungsi ini adalah urutan kemunculannya.
‫Dan sekarang mari kita lihat lagi data framenya.
‫Oh, konyol saya, kami selalu lupa untuk menetapkan ulang, jadi kami ingin menetapkan kembali di sini ECLSS.
‫Di sana kita pergi.
‫Sekarang pasti akan mengocok penjualan mobil. com, kan?
‫Yah, mungkin kami membuat shuffle baru karena kami ingin menjaga yang asli tetap teratur.
‫Jadi kami memiliki Cazale yang mengocok salinan alternatif ini, tetapi Cazale yang dikocok akan berada dalam urutan yang berbeda dengan penjualan
‫mobil asli. bingkai com.
‫Cantik.
‫Sekarang, jika dia ingin memanipulasi bingkai data acak ini, kita dapat memanggil fungsi yang
‫sama yang telah kita panggil sebelumnya pada versi acak.
‫Hal lain yang berguna tentang fungsi sampel adalah sama?
‫Misalnya, Anda memiliki bingkai data dengan dua juta baris, karena sangat kecil, hanya sepuluh.
‫Namun dalam praktiknya Anda akan mengerjakan kumpulan data dengan lebih banyak baris.
‫Terkadang menjalankan fungsi di pander membutuhkan waktu lama pada jutaan baris yang berbeda.
‫Apa yang mungkin ingin Anda lakukan adalah berlatih hanya pada 20 persen data, hanya memilih 20 persen data.
‫Dan sekarang angka ini bisa berubah-ubah, kan?
‫Dalam kasus kami, kami telah memilih 20 persen.
‫Jadi itu memberi kita dua baris yang berbeda.
‫Jika Anda memiliki dua juta baris, mungkin Anda ingin berlatih pada satu persen data.
‫Jadi itu masih 20.000 baris.
‫Dan itu akan memungkinkan Anda melakukan banyak eksperimen berbeda, jauh lebih cepat daripada melakukan semuanya pada
‫dua juta baris sekaligus.
‫Jadi itu adalah sesuatu yang harus Anda pertimbangkan di masa depan dalam proyek Anda
‫saat Anda mengerjakan data dalam jumlah yang lebih besar, apakah komputer Anda cukup kuat untuk terus menjalankan fungsi pada jutaan
‫baris, atau apakah Anda ingin menyempurnakan beberapa eksperimen kecil pada jumlah data yang lebih kecil terlebih dahulu dan kemudian tingkatkan eksperimen tersebut
‫saat Anda mengetahui apa yang berhasil dan apa yang tidak?
‫Sekarang kita lihat lagi data shuffle penjualan mobil kita.
‫Kami memiliki indeks kami, tetapi semuanya rusak.
‫Bagaimana kita mengembalikannya ke urutan semula?
‫Kami pergi, Cazale mengocok, jangan reset index.
‫Fungsi ini, seperti yang dapat Anda bayangkan, akan mengatur ulang indeks di sini.
‫Jadi kami ingin.
‫Boom, dan sekarang ada cara di sini Anda dapat menghapus kolom ini, jadi mungkin kita masuk ke tempatnya.
‫Oh, mari kita lihat.
‫Apakah saya melakukan itu?
‫Karyawan diacak karena secara default, kolom yang diindeks ulang menambahkan indeks lama sebagai kolom baru di paling
‫kiri.
‫Jadi kami punya nomor audit di sini.
‫Tapi ini adalah indeks yang diacak yang dijadikan kolom.
‫Mungkin kita tidak menginginkan itu.
‫Saya pikir kita bisa menyingkirkan itu dengan emplace sama benar.
‫Ingat, banyak fungsi Panda memiliki parameter emplace.
‫Acak di tempat, itu melewati.
‫Masih ada itu, hmm.
‫Nah, cara kita mengetahuinya adalah jika kita mencari dokumentasi untuk indeks reset, mari kita lakukan itu.
‫Dan direset indeks.
‫Saya tidak ingin kolom yang diindeks ekstra itu, file.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Drop jangan mencoba memasukkan indeks ke dalam kolom bingkai data, saya pikir itu yang kita butuhkan.
‫Apakah ada contoh drop sama dengan benar?
‫Ya, saya pikir itu yang kita butuhkan.
‫Jadi kami ingin emplace sama dengan benar.
‫Dan kami ingin drop sama dengan true drop adalah false secara default.
‫Namun default jatuh, jadi ini adalah contoh lain tentang bagaimana Anda dapat melihat apa yang dilakukan suatu fungsi di pandas.
‫Saya baru saja mencari di Google nama fungsi reset index.
‫Sekali lagi, Anda tidak akan mengetahui hal-hal ini sejak awal, tetapi ini bukan tentang mengetahui hal-hal dari hati.
‫Saya tidak tahu semuanya dari hati.
‫Ini tentang meneliti berbagai cara agar fungsi berfungsi dan mencoba berbagai hal.
‫Jika ragu, jalankan kodenya, mari kita lakukan, kita masih memilikinya di sana.
‫Mungkin kita akan kembali ke sini.
‫Kami akan mengatur ulang ini, mengatur ulang ini.
‫Setel ulang ini.
‫Di sana kita pergi.
‫Kami harus mengatur ulang penjualan mobil kami, mengocok bingkai data.
‫Sekarang kita telah mengatur drop menjadi sama.
‫Benar, kami tidak memiliki kolom yang diindeks di sebelah kiri di sini.
‫Ada satu hal lagi yang akan kita lihat, dan itulah cara menerapkan fungsi ke kolom.
‫Jadi katakanlah kita melihat sekali lagi pada kerangka data penjualan mobil kita.
‫Ingat, ini adalah proses yang akan Anda lakukan dengan melihat bingkai data Anda dan kemudian
‫memanipulasinya, melihatnya, memanipulasinya, melihatnya, memanipulasinya.
‫Jadi saat ini terlihat sangat pribadi, tetapi kami ingin mengubah odometer kami menjadi mil.
‫Jadi bagaimana kita melakukannya?
‫Penjualan mobil terlebih dahulu kita harus memilihnya.
‫Anda melakukannya dengan mengetikkan nama kolom dan kemudian kami akan menetapkannya kembali.
‫Ingatlah untuk menetapkan kembali saat ini odometer kilometer.
‫Ya.
‫Sekarang ini adalah fungsi appli appli memungkinkan Anda menerapkan beberapa jenis fungsi, apakah itu num pi atau
‫lambda ke kolom tertentu.
‫Jadi mari kita ketik ini dan fungsi lambda dapat membingungkan untuk memulai.
‫Butuh beberapa saat untuk mempelajarinya, tetapi kita akan membahas yang satu ini dan mencari tahu apa yang sebenarnya
‫dilakukannya.
‫Jadi jika ragu, jalankan kodenya.
‫Kami ingin penjualan mobil melihat seluruh kerangka data, menjalankan kodenya.
‫Di sana kita pergi.
‫Sekarang, bagaimana menurut Anda ini hanya angka-angka ini telah berubah lebih dari 150000, sekarang menjadi sembilan puluh tiga ribu tujuh
‫ratus tujuh puluh enam.
‫Baiklah, mari kita melangkah melalui centang kolom odometer ini.
‫Saya tidak ingin menyebutnya centang dot berlaku.
‫Ya, lamda.
‫Sekarang, Lambda adalah kata kunci dalam Python, yang merupakan kependekan dari fungsi anonim.
‫Jadi pada dasarnya pepatah ini menerapkan fungsi ini ke X dibagi satu koma enam.
‫Jadi itulah yang dikatakan ini.
‫Menerapkan.
‫Atur ulang X menjadi sama dengan X, dibagi satu koma enam y satu koma enam, karena konversi dari kilometer ke
‫mil.
‫Dia menghitung sekitar satu koma enam, satu atau sembilan, tapi saya baru saja membulatkannya menjadi
‫satu koma enam, yang akan membagi jumlah kilometer kita dengan satu koma enam, karena dalam kasus ini, X adalah nilai di kolom
‫odometer kita.
‫Jadi garis kecil ini di sini akan melihat kolom ini dan pergi setiap kali akan
‫mengambil 150000 ini, yaitu X, dan kemudian membaginya dengan satu koma enam dan kemudian menetapkan kembali ke nilai itu.
‫Jadi kolom pertama, sembilan puluh empat ribu sekitar itu maaf pertama, baris kedua delapan puluh tujuh
‫ribu delapan ratus sembilan puluh sembilan sebenarnya sekitar 55.000 mil.
‫Jadi itulah yang dilakukan fungsi appli ini.
‫Dan sekarang ini hanyalah contoh sederhana dari fungsi lambda kecil, tetapi Anda bisa menjadi sangat rumit dengan hal-hal
‫yang Anda terapkan.
‫Kami tidak akan menyelam terlalu dalam ke dalamnya.
‫Untuk sekarang.
‫Saya ingin Anda tahu bahwa apply adalah cara Anda dapat menetapkan fungsi ke kolom.
‫Jadi Anda mungkin telah menulis fungsi lain di tempat lain dan kemudian Anda menerapkannya ke kolom.
‫Yah, kita telah melewati banyak sekali informasi di sini, dan jangan lupa, Anda tidak perlu mengetahui semua ini dari
‫hati saya untuk memulai.
‫Ingat perangko.
‫Cobalah.
‫Jalankan kode Anda.
‫Jika ragu, cari coba lagi dan jika Anda masih buntu usque.
‫Sementara itu, sebelum kita masuk ke pemilihan berikutnya, ini akan menyelesaikan bagian
‫PANDAS, lihat bagian sumber daya untuk sedikit lebih banyak dokumentasi tentang panda, beberapa latihan yang dapat Anda
‫coba sendiri.
‫Tetapi sebaliknya, jika Anda bersama saya, mari masuk dan belajar lebih banyak tentang beberapa alat lain yang dapat
‫kita gunakan untuk ilmu data dan pembelajaran mesin.