‫So che ne abbiamo passate tante, ma persevereremo.
‫Lo supereremo insieme, abbiamo alcune altre funzioni da svolgere.
‫Quindi il prossimo è un campione.
‫Ora, questo è un ottimo modo per mescolare il frame di dati.
‫Quello che voglio dire è confondere gli indici.
‫Quindi nei video futuri, quando inizieremo ad applicare algoritmi di apprendimento automatico ai nostri dati.
‫Uno dei passaggi più importanti è creare un set di addestramento, convalida e test, e uno dei
‫passaggi per farlo è randomizzare l'ordine in cui arrivano i dati, perché ciò che si vuole evitare è che l'ordine in
‫cui arrivano questi campioni potrebbe avere alcuni tipo di influenza sui modelli nei dati.
‫Quando il nostro algoritmo di apprendimento automatico sta imparando cose, vogliamo che sia il più generale possibile.
‫Quindi non vogliamo che si preoccupi dell'ordine.
‫Ora, ci sono alcune eccezioni alla regola con i dati delle serie temporali e quant'altro, ma ti mostrerò
‫solo questo esempio.
‫Se vuoi mescolare le righe in un frame di dati.
‫Quindi facciamo le vendite di auto. campione com.
‫E ora Sample sta sostanzialmente dicendo, prendi un campione da questo frame di dati con questo parametro, frack
‫è la frazione di quel campione, quindi sarà in forma intera.
‫Quindi, per esempio, zero virgola cinque è il 50 percento dei dati.
‫Quindi otterrà cinque righe su dieci.
‫Ma in questo caso vogliamo mescolare tutto.
‫Quindi ne useremo uno per il 100% dei dati.
‫Ci siamo, quindi ora puoi vedere che l'indice è stato mescolato, quindi questo è essenzialmente lo stesso
‫frame di dati solo con l'ordine mescolato.
‫Ora, la cosa importante da ricordare con i panda è che le informazioni di una riga rimarranno con la sua
‫riga.
‫Quindi nona fila, Nissan è bianca, trentunomilaseicento chilometri, quattro porte.
‫Quindi le righe rimangono le stesse.
‫Tutto ciò che cambia con questo esempio di funzione è l'ordine in cui appaiono le cose.
‫E ora diamo di nuovo un'occhiata al frame di dati.
‫Oh, stupido me, continuiamo a dimenticarci di riassegnare, quindi vogliamo riassegnare qui ECLSS.
‫Ci siamo.
‫Ora rimescolerà definitivamente le vendite di auto. com, giusto?
‫Bene, forse ne creiamo uno nuovo perché vogliamo mantenere in ordine quello originale.
‫Quindi abbiamo Cazale mischiato questa copia alternativa, ma Cazale mischiato sarà in un ordine diverso rispetto alle
‫auto originali. cornice com.
‫Bellissimo.
‫Ora, se volesse manipolare questo frame di dati shuffle, potremmo chiamare le stesse
‫funzioni che abbiamo chiamato prima nella versione shuffle.
‫Un'altra cosa utile della funzione di esempio è la stessa?
‫Ad esempio, avevi un frame di dati con due milioni di righe, poiché è davvero piccolo, sono solo dieci.
‫Ma in pratica lavorerai su set di dati con molte più righe.
‫A volte l'esecuzione delle funzioni in panders richiede molto tempo su milioni di righe diverse.
‫Quello che potresti voler fare è esercitarti solo sul 20% dei dati, selezionare solo il 20% dei dati.
‫E ora questo numero potrebbe essere arbitrario, giusto?
‫Nel nostro caso, abbiamo scelto il 20%.
‫Quindi questo ci dà due righe diverse.
‫Se avessi due milioni di righe, forse vorrai esercitarti sull'uno percento dei dati.
‫Quindi sono ancora 20000 righe.
‫E così questo ti permetterà di fare molti esperimenti diversi, molto più velocemente che fare tutto su due
‫milioni di righe contemporaneamente.
‫Quindi è qualcosa che dovrai considerare in futuro nei tuoi progetti quando
‫lavorerai su grandi quantità di dati, il tuo computer è abbastanza potente da eseguire continuamente funzioni su milioni
‫di righe o vuoi arricchire alcuni piccoli esperimenti prima su piccole quantità di dati e poi aggiorna quegli
‫esperimenti mentre capisci cosa funziona e cosa no?
‫Ora esaminiamo di nuovo i dati rimescolati delle nostre vendite di auto.
‫Abbiamo i nostri indici, ma sono tutti fuori servizio.
‫Come facciamo a rimetterli in ordine?
‫Andiamo, Cazale strascicò, non resettare l'indice.
‫Questa funzione, come puoi immaginare, ripristinerà l'indice qui.
‫Quindi vogliamo.
‫Boom, e ora c'è un modo per rimuovere questa colonna, quindi forse andiamo sul posto.
‫Oh, diamo un'occhiata.
‫Ho fatto questo?
‫I dipendenti sono stati mescolati perché per impostazione predefinita, la colonna indicizzata di ripristino aggiunge il vecchio indice come nuova colonna all'estrema
‫sinistra.
‫E quindi abbiamo i numeri di audit qui.
‫Ma questo è l'indice rimescolato che ha creato una colonna.
‫Forse non lo vogliamo.
‫Penso che possiamo sbarazzarci di questo con emplace equals true.
‫Ricorda, molte funzioni di Panda hanno il parametro emplace.
‫Mescola sul posto, passa.
‫Ce l'ha ancora, hmm.
‫Bene, il modo in cui lo scopriamo è che se cerchiamo la documentazione per ripristinare l'indice, facciamolo.
‫E viene ripristinato l'indice.
‫Non voglio quella colonna indicizzata extra, il.
‫Quindi vediamo.
‫Drop non provare a inserire l'indice nelle colonne del frame di dati, penso che sia quello di cui abbiamo bisogno.
‫C'è un esempio di drop uguale a vero?
‫Sì, penso che sia quello di cui abbiamo bisogno.
‫Quindi vogliamo che emplace sia uguale a vero.
‫E vogliamo che drop sia true drop è false per impostazione predefinita.
‫Tuttavia, l'impostazione predefinita è caduta, quindi questo è un altro esempio di come è possibile osservare cosa fa una funzione nei panda.
‫Ho appena cercato su Google il nome della funzione reset index.
‫Di nuovo, non saprai queste cose dall'inizio, ma non si tratta di sapere le cose a memoria.
‫Non so tutto a memoria.
‫Si tratta di ricercare diversi modi in cui le funzioni funzionano e di provare le cose.
‫In caso di dubbio, esegui il codice, facciamolo, ce l'abbiamo ancora.
‫Forse torniamo quassù.
‫Stiamo per resettare questo, resettare questo.
‫Reimposta questo.
‫Ci siamo.
‫Abbiamo dovuto resettare le nostre vendite di auto, frame di dati mischiati.
‫Ora abbiamo impostato la caduta su uguale.
‫È vero, qui non abbiamo quella colonna indicizzata a sinistra.
‫C'è un'altra cosa che esamineremo, ed è come applicare una funzione a una colonna.
‫Quindi diciamo di dare un'altra occhiata al nostro frame di dati sulle vendite di auto.
‫Ricorda, questo è il processo che impiegherai molto è visualizzare il tuo frame di dati e
‫poi manipolarlo, visualizzarlo, manipolarlo, visualizzarlo, manipolarlo.
‫Quindi sembra piuttosto privato al momento, ma vogliamo convertire il nostro contachilometri in miglia.
‫Quindi come lo faremmo?
‫Vendite di auto prima dobbiamo selezionarlo.
‫Lo fai digitando il nome della colonna e poi lo riassegniamo.
‫Ricordati di riassegnare in questo momento i chilometri del contachilometri.
‫Sì.
‫Ora questa è la funzione appli appli ti consente di applicare un qualche tipo di funzione, che si tratti di num pi
‫o lambda a una determinata colonna.
‫Quindi scriviamo solo questo e le funzioni lambda possono essere fonte di confusione per cominciare.
‫Mi ci è voluto un po' per impararli, ma esamineremo questo e capiremo cosa sta effettivamente
‫facendo.
‫Quindi, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Vogliamo che le vendite di auto visualizzino l'intero frame di dati, eseguano il codice.
‫Ci siamo.
‫Ora, cosa pensi che sia che questi numeri siano cambiati rispetto a 150000, ora
‫sono novantatremilasettecentosettantasei.
‫Bene, passiamo attraverso questo segno di spunta della colonna del contachilometri.
‫Non voglio chiamarli tick dot apply.
‫Sì, signora.
‫Ora, Lambda è una parola chiave in Python, che è l'abbreviazione di una funzione anonima.
‫Quindi fondamentalmente questo sta dicendo applica questa funzione a X divisa per uno virgola sei.
‫Quindi questo è quello che sta dicendo.
‫Applicare.
‫Reimposta X in modo che sia uguale a X, diviso per uno virgola sei y uno virgola sei, perché la conversione da chilometri
‫a miglia.
‫Fa circa uno virgola sei, uno o nove, ma l'ho appena arrotondato a uno virgola
‫sei, che dividerà il nostro numero di chilometri per uno virgola sei, perché in questo caso X è il valore nella nostra colonna
‫del contachilometri.
‫Quindi questa piccola linea qui guarderà questa colonna e andrà ogni volta che prenderà questo
‫150000, che è X, e poi lo dividerà per uno virgola sei e poi lo riassegna a quel valore.
‫Quindi la prima colonna, novantaquattromila circa, prima scusa, la seconda riga
‫ottantasettemilaottocentonovantanove è in realtà circa 55000 miglia.
‫Ecco cosa sta facendo questa funzione appli.
‫E ora questo è solo un semplice esempio di una piccola funzione lambda, ma puoi diventare molto elaborato con le cose
‫che metti in pratica.
‫Non ci addentreremo troppo in profondità in questo.
‫Per adesso.
‫Voglio che tu sappia che l'applicazione è un modo per assegnare una funzione a una colonna.
‫Quindi potresti aver scritto un'altra funzione da qualche altra parte e poi applicarla per applicarla a una colonna.
‫Bene, abbiamo passato una montagna assoluta di informazioni qui, e non dimenticare, non devi sapere tutto questo dal
‫mio cuore per cominciare.
‫Ricorda i francobolli.
‫Provalo.
‫Esegui il tuo codice.
‫In caso di dubbio, cerca riprova e poi se sei ancora bloccato usque.
‫Nel frattempo, prima di entrare nelle prossime elezioni, questo concluderà la sezione
‫PANDAS, controlla la sezione delle risorse per un po' più di documentazione sui panda, alcuni esercizi che puoi
‫provare tu stesso.
‫Ma per il resto, se sei con me, facciamo un salto e impariamo qualcosa in più su alcuni altri strumenti che
‫possiamo usare per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico.