‫Saiba que passamos por muito, mas vamos perseverar.
‫Vamos superar isso juntos, temos mais algumas funções para realizar.
‫Então, o próximo é uma amostra.
‫Essa é uma ótima maneira de embaralhar seu quadro de dados.
‫O que quero dizer com isso é misturar os índices.
‫Então, em vídeos futuros, quando começarmos a aplicar algoritmos de aprendizado de máquina aos nossos dados.
‫Uma das etapas mais importantes é criar um conjunto de treinamento, validação e teste, e uma das etapas
‫para fazer isso é randomizar a ordem em que seus dados chegam, porque o que você deseja evitar é que a ordem
‫em que essas amostras chegam pode ter alguns tipo de influência nos padrões dos dados.
‫Quando nosso algoritmo de aprendizado de máquina está aprendendo coisas, queremos que seja o mais geral possível.
‫Portanto, não queremos que ele se importe com o pedido.
‫Agora, existem algumas exceções à regra com dados de série temporal e outros enfeites, mas vou apenas
‫mostrar este exemplo.
‫Se você quiser embaralhar as linhas em um quadro de dados.
‫Então, vamos fazer carsales. com amostra.
‫E agora Sample está basicamente dizendo, pegue uma amostra deste quadro de dados com este parâmetro, frack é
‫a fração dessa amostra, então ela estará em um formato inteiro.
‫Então, por exemplo, zero vírgula cinco é 50 por cento dos dados.
‫Portanto, obterá cinco linhas em dez.
‫Mas, neste caso, queremos embaralhar tudo.
‫Portanto, usaremos um para 100 por cento dos dados.
‫Pronto, agora você pode ver que o índice foi embaralhado, então este é essencialmente o mesmo quadro
‫de dados apenas com a ordem misturada.
‫Agora, o importante a lembrar com os pandas é que as informações em uma linha permanecerão com sua
‫linha.
‫Então, linha nove, Nissan é branca, trinta e um mil e seiscentos quilômetros, quatro portas.
‫Portanto, as linhas permanecem as mesmas.
‫Tudo o que está mudando com este exemplo de função é a ordem em que as coisas aparecem.
‫E agora vamos dar uma olhada no quadro de dados novamente.
‫Que bobagem, continuamos nos esquecendo de reatribuir, então queremos reatribuir aqui ECLSS.
‫Aqui vamos nós.
‫Agora vai definitivamente embaralhar as vendas de carros. com, certo?
‫Bem, talvez possamos criar um novo embaralhamento porque queremos manter o original em ordem.
‫Então, temos Cazale embaralhado esta cópia alternativa, mas Cazale embaralhado estará em uma ordem diferente do
‫carsales original. com frame.
‫Bela.
‫Agora, se ele quisesse manipular esse quadro de dados embaralhado, poderíamos chamar as
‫mesmas funções que chamamos antes na versão embaralhada em.
‫Outra coisa útil sobre a função de amostra é a mesma?
‫Por exemplo, você tinha um quadro de dados com dois milhões de linhas, porque é muito pequeno, tem apenas dez.
‫Mas, na prática, você trabalhará em conjuntos de dados com muito mais linhas.
‫Às vezes, a execução de funções em panders leva muito tempo em milhões de linhas diferentes.
‫O que você pode querer fazer é praticar em apenas 20% dos dados, selecionar apenas 20% dos dados.
‫E agora esse número pode ser arbitrário, certo?
‫Em nosso caso, escolhemos 20 por cento.
‫Isso nos dá duas linhas diferentes.
‫Se você tinha dois milhões de linhas, talvez queira praticar em um por cento dos dados.
‫Então ainda são 20.000 linhas.
‫E isso permitirá que você faça muitos experimentos diferentes, muito mais rápido do que fazer todos em dois milhões
‫de linhas ao mesmo tempo.
‫Portanto, isso é algo que você terá que considerar no futuro em seus projetos
‫quando estiver trabalhando em grandes quantidades de dados, se seu computador for poderoso o suficiente para executar funções continuamente em milhões
‫de linhas ou se você quiser realizar alguns pequenos experimentos em quantidades menores de dados primeiro e, em seguida, atualize esses experimentos
‫enquanto descobre o que funciona e o que não funciona?
‫Agora examinamos os dados embaralhados de nossas vendas de carros novamente.
‫Temos nossos índices, mas estão todos fora de ordem.
‫Como os colocamos de volta em ordem?
‫Vamos, Cazale embaralhou, não reinicie o índice.
‫Esta função, como você pode imaginar, irá zerar o índice aqui.
‫Então, nós queremos.
‫Boom, e agora há uma maneira de remover esta coluna, então talvez possamos prosseguir.
‫Oh, vamos dar uma olhada.
‫Eu fiz isso?
‫Funcionários embaralhados porque, por padrão, a coluna indexada redefinida adiciona o índice antigo como uma nova coluna à
‫esquerda.
‫E então temos números de auditoria aqui.
‫Mas este é o índice embaralhado que transformou em coluna.
‫Talvez não queiramos.
‫Acho que podemos nos livrar disso colocando emplace igual a true.
‫Lembre-se de que muitas funções do Panda possuem o parâmetro emplace.
‫Embaralhe no lugar, ele passa.
‫Ele ainda tem isso, hmm.
‫Bem, a maneira como descobrimos isso é se olharmos a documentação para redefinir o índice, vamos fazer isso.
‫E é o índice de redefinição.
‫Não quero aquela coluna indexada extra, o.
‫Então vamos ver.
‫Solte, não tente inserir índice em colunas de quadro de dados, acho que é disso que precisamos.
‫Existe um exemplo de queda igual a verdadeiro?
‫Sim, acho que é disso que precisamos.
‫Portanto, queremos emplace igual a true.
‫E queremos drop igual a true drop é false por padrão.
‫Ainda assim, o padrão cai, então este é outro exemplo de como você pode ver o que uma função faz nos pandas.
‫Acabei de pesquisar no Google o índice de redefinição do nome da função.
‫Novamente, você não saberá essas coisas desde o início, mas não se trata de saber as coisas de cor.
‫Não sei tudo de cor.
‫É sobre pesquisar maneiras diferentes de as funções funcionarem e experimentar.
‫Na dúvida, execute o código, vamos fazer isso, ainda temos isso aí.
‫Talvez a gente volte aqui.
‫Vamos redefinir isso, redefinir isso.
‫Reinicialize isso.
‫Aqui vamos nós.
‫Tivemos que reiniciar nossas vendas de carros, quadro de dados embaralhado.
‫Agora definimos drop igual.
‫É verdade, não temos essa coluna indexada à esquerda aqui.
‫Há mais uma coisa que veremos: como aplicar uma função a uma coluna.
‫Então, digamos que damos mais uma olhada em nosso quadro de dados de vendas de carros.
‫Lembre-se de que este é o processo que você fará bastante: visualizar seu quadro de dados e, em
‫seguida, manipulá-lo, visualizá-lo, manipulá-lo, visualizá-lo, manipulá-lo.
‫Parece muito particular no momento, mas queremos converter nosso hodômetro em milhas.
‫Então, como faríamos isso?
‫Vendas de carros primeiro, temos que selecioná-lo.
‫Você faz isso digitando o nome da coluna e, em seguida, vamos reatribuí-la.
‫Lembrou-se de reatribuir neste momento os quilômetros do hodômetro.
‫Sim.
‫Agora, esta é a função appli appli permite que você aplique algum tipo de função, seja num pi ou
‫lambda a uma determinada coluna.
‫Então, vamos digitar isso e as funções lambda podem ser confusas para começar.
‫Levei um tempo para aprendê-los, mas vamos analisar este e descobrir o que ele realmente está
‫fazendo.
‫Portanto, em caso de dúvida, execute o código.
‫Queremos que as vendas de carros vejam todo o quadro de dados e executem o código.
‫Aqui vamos nós.
‫Agora, o que você acha que estes números mudaram em mais de 150000, agora são noventa e três mil setecentos
‫e setenta e seis.
‫Bem, vamos percorrer este carrapato da coluna do hodômetro.
‫Eu não quero chamá-los de tick point apply.
‫Sim, lamda.
‫Agora, Lambda é uma palavra-chave em Python, que é a abreviação de uma função anônima.
‫Basicamente, isso significa aplicar esta função a X dividido por um vírgula seis.
‫Então é isso que está dizendo.
‫Aplicar.
‫Redefina X para ser igual a X, dividido por um vírgula seis y um vírgula seis, devido à conversão de quilômetros em
‫milhas.
‫Ele vai cerca de um vírgula seis, um ou nove, mas acabei de arredondar para
‫um vírgula seis, isso vai dividir nosso número de quilômetros por um vírgula seis, porque, neste caso, X são os valores em nossa coluna
‫do hodômetro.
‫Portanto, esta pequena linha aqui vai olhar para esta coluna e ir toda vez que
‫pegar este 150000, que é X, e então dividi-lo por um ponto seis e então reatribuí-lo a esse valor.
‫Portanto, a primeira coluna, noventa e quatro mil por aí, primeiro desculpe, a segunda linha oitenta e sete mil
‫oitocentos e noventa e nove é na verdade cerca de 55.000 milhas.
‫Então é isso que esta função appli está fazendo.
‫E agora, este é apenas um exemplo simples de uma pequena função lambda, mas você pode ser muito elaborado com as coisas
‫que você coloca na aplicação.
‫Não vamos mergulhar muito fundo nisso.
‫Por enquanto.
‫Quero que você saiba que aplicar é uma maneira de atribuir uma função a uma coluna.
‫Então você pode ter escrito outra função em outro lugar e então aplicar para aplicá-la a uma coluna.
‫Bem, passamos por uma montanha absoluta de informações aqui, e não se esqueça, você não precisa saber tudo isso
‫de coração para começar.
‫Lembre-se dos selos.
‫Tente.
‫Execute seu código.
‫Em caso de dúvida, pesquise por tentar novamente e, se ainda estiver preso, usque.
‫Enquanto isso, antes de entrarmos na próxima eleição, isso vai encerrar a seção
‫PANDAS, verifique a seção de recursos para um pouco mais de documentação sobre pandas, alguns exercícios que você pode experimentar
‫por si mesmo.
‫Caso contrário, se você estiver comigo, vamos começar e aprender um pouco mais sobre algumas outras ferramentas que podemos
‫usar para ciência de dados e aprendizado de máquina.