‫Sepa que hemos pasado por mucho, pero vamos a perseverar.
‫Vamos a superar esto juntos, tenemos algunas funciones más que realizar.
‫Entonces el siguiente es sample.
‫Ahora, esta es una excelente manera de mezclar su marco de datos.
‫Lo que quiero decir con eso es mezclar los índices.
‫Entonces, en videos futuros, cuando comencemos a aplicar algoritmos de aprendizaje automático a nuestros datos.
‫Uno de los pasos más importantes es crear un conjunto de entrenamiento, validación y prueba, y uno de los pasos
‫para hacerlo es aleatorizar el orden en el que ingresan los datos, porque lo que desea evitar es que el orden en el que
‫ingresan estas muestras puede tener algún problema. tipo de influencia en los patrones de los datos.
‫Cuando nuestro algoritmo de aprendizaje automático está aprendiendo cosas, queremos que sea lo más general posible.
‫Así que no queremos que se preocupe por el pedido.
‫Ahora, hay algunas excepciones a la regla con datos de series de tiempo y todo eso, pero solo les voy
‫a mostrar este ejemplo.
‫Si desea mezclar filas en un marco de datos.
‫Así que hagamos ventas de autos. com muestra.
‫Y ahora Sample básicamente dice, tome una muestra de este marco de datos con este parámetro, frack es la
‫fracción de esa muestra, por lo que estará en forma de número entero.
‫Entonces, por ejemplo, cero coma cinco es el 50 por ciento de los datos.
‫Entonces obtendrá cinco filas de diez.
‫Pero en este caso queremos barajar todo.
‫Entonces usaremos uno para el 100 por ciento de los datos.
‫Ahí vamos, ahora puede ver que el índice se ha barajado, por lo que este es esencialmente el mismo
‫marco de datos solo con el orden mezclado.
‫Ahora, lo importante para recordar con los pandas es que la información en una fila permanecerá con su
‫fila.
‫Así que la fila nueve, Nissan es blanca, treinta mil seiscientos kilómetros, cuatro puertas.
‫Entonces las filas permanecen iguales.
‫Todo lo que cambia con este ejemplo de función es el orden en el que aparecen las cosas.
‫Y ahora echemos un vistazo al marco de datos nuevamente.
‫Oh, tonta de mí, seguimos olvidándonos de reasignar, así que queremos reasignar aquí ECLSS.
‫Aquí vamos.
‫Ahora definitivamente va a barajar las ventas de autos. com, ¿verdad?
‫Bueno, tal vez creemos uno nuevo aleatorio porque queremos mantener el original en orden.
‫Así que tenemos a Cazale barajando esta copia alternativa, pero Cazale barajada será en un orden diferente al de las ventas de
‫autos originales. com marco.
‫Hermosa.
‫Ahora, si quisiera manipular este marco de datos aleatorio, podríamos llamar a las mismas
‫funciones que hemos llamado antes en la versión aleatoria en.
‫¿Otra cosa útil acerca de la función de muestra es la misma?
‫Por ejemplo, tenía como un marco de datos con dos millones de filas, ya que es muy pequeño, solo tiene diez.
‫Pero en la práctica, trabajará en conjuntos de datos con muchas más filas.
‫A veces, ejecutar funciones en panders lleva mucho tiempo en millones de filas diferentes.
‫Lo que podría querer hacer es practicar con solo el 20 por ciento de los datos, solo seleccionar el 20 por ciento de los datos.
‫Y ahora este número podría ser arbitrario, ¿verdad?
‫En nuestro caso, hemos elegido el 20 por ciento.
‫Eso nos da dos filas diferentes.
‫Si tiene dos millones de filas, tal vez desee practicar con el uno por ciento de los datos.
‫Así que siguen siendo 20000 filas.
‫Y eso le permitirá hacer muchos experimentos diferentes, mucho más rápido que hacerlo todo en dos millones de
‫filas a la vez.
‫Entonces, eso es algo que tendrá que considerar en el futuro en sus proyectos
‫cuando esté trabajando en grandes cantidades de datos, si su computadora es lo suficientemente poderosa para ejecutar continuamente funciones en
‫millones de filas, o si desea desarrollar algunos pequeños experimentos primero en cantidades más pequeñas de datos y luego actualice esos
‫experimentos a medida que averigua qué funciona y qué no?
‫Ahora volvemos a ver los datos mezclados de nuestras ventas de automóviles.
‫Tenemos nuestros índices, pero están todos fuera de servicio.
‫¿Cómo podemos volver a ponerlos en orden?
‫Vamos, Cazale barajó, no restablezca el índice.
‫Esta función, como puede imaginar, restablecerá el índice aquí.
‫Así que queremos.
‫Boom, y ahora hay una manera de eliminar esta columna, así que tal vez vayamos en su lugar.
‫Oh, echemos un vistazo.
‫¿Hice yo eso?
‫Los empleados se barajaron porque, de forma predeterminada, la columna indexada restablecida agrega el índice anterior como una nueva columna en el
‫extremo izquierdo.
‫Y aquí tenemos los números de auditoría.
‫Pero este es el índice barajado que se ha convertido en una columna.
‫Quizás no queremos eso.
‫Creo que podemos deshacernos de eso si el emplazamiento es igual a verdadero.
‫Recuerde, muchas de las funciones de Panda tienen el parámetro de emplazamiento.
‫Arrastre en su lugar, pasa.
‫Todavía tiene eso, hmm.
‫Bueno, la forma en que resolvemos esto es si buscamos la documentación para restablecer el índice, hagámoslo.
‫Y se restablece el índice.
‫No quiero esa columna indexada adicional, el.
‫Así que veamos.
‫No intente insertar el índice en las columnas del marco de datos, creo que eso es lo que necesitamos.
‫¿Hay un ejemplo de gota igual a verdadero?
‫Sí, creo que eso es lo que necesitamos.
‫Así que queremos que el emplazamiento sea igual a verdadero.
‫Y queremos que la gota sea igual a verdadera, la gota es falsa de forma predeterminada.
‫Sin embargo, el valor predeterminado cae, por lo que este es otro ejemplo de cómo puede ver lo que hace una función en pandas.
‫Acabo de buscar en Google el índice de restablecimiento del nombre de la función.
‫Una vez más, no sabrá estas cosas desde el principio, pero no se trata de saber las cosas de memoria.
‫No me lo sé todo de memoria.
‫Se trata de investigar diferentes formas en que funcionan las funciones y probar cosas.
‫En caso de duda, ejecute el código, hagámoslo, todavía lo tenemos allí.
‫Quizás volvamos aquí.
‫Vamos a restablecer esto, restablecer esto.
‫Reinicia esto.
‫Aquí vamos.
‫Tuvimos que restablecer nuestras ventas de automóviles, marco de datos barajado.
‫Ahora hemos establecido la gota en igual.
‫Es cierto, aquí no tenemos esa columna indexada a la izquierda.
‫Hay una cosa más que vamos a ver, y es cómo aplicar una función a una columna.
‫Entonces, digamos que echamos un vistazo más a nuestro marco de datos de ventas de automóviles.
‫Recuerde, este es el proceso que va a tomar mucho: ver su marco de datos y
‫luego manipularlo, verlo, manipularlo, verlo, manipularlo.
‫Parece bastante privado en este momento, pero queremos convertir nuestro odómetro a millas.
‫Entonces, ¿cómo haríamos eso?
‫Venta de coches primero tenemos que seleccionarlo.
‫Para hacerlo, escriba el nombre de la columna y luego lo reasignaremos.
‫Recordó reasignar en este momento kilómetros de odómetro.
‫Sí.
‫Ahora bien, esta es la función appli appli te permite aplicar algún tipo de función, ya sea num pi o
‫lambda a una determinada columna.
‫Así que escriba esto y las funciones lambda pueden ser confusas para empezar.
‫Me tomó un tiempo aprenderlos, pero vamos a repasar este y descubrir qué es lo que realmente está
‫haciendo.
‫Entonces, en caso de duda, ejecute el código.
‫Queremos que las ventas de automóviles vean el marco de datos completo, ejecuten el código.
‫Aquí vamos.
‫Ahora, ¿qué crees que es? Estos números han cambiado en 150000, ahora son noventa y tres mil setecientos
‫setenta y seis.
‫Bueno, repasemos esta marca de la columna del odómetro.
‫No quiero llamarlos tick dot apply.
‫Sí, lamda.
‫Ahora, Lambda es una palabra clave en Python, que es la abreviatura de función anónima.
‫Básicamente, esto está diciendo que aplique esta función a X dividido por uno punto seis.
‫Entonces eso es lo que dice esto.
‫Solicitar.
‫Restablezca X para que sea igual a X, dividido por un punto seis y un punto seis, porque la conversión de kilómetros a
‫millas.
‫Va alrededor de un punto seis, uno o nueve, pero lo acabo de redondear a un
‫punto seis, eso dividirá nuestro número de kilómetros por uno punto seis, porque en este caso, X son los valores en la columna de
‫nuestro odómetro.
‫Así que esta pequeña línea aquí va a mirar esta columna e ir cada vez que
‫va a recoger este 150000, que es X, y luego dividirlo por un punto seis y luego reasignarlo a ese valor.
‫Así que la primera columna, noventa y cuatro mil por ahí, primero lo siento, la segunda fila ochenta y
‫siete mil ochocientos noventa y nueve es en realidad aproximadamente 55000 millas.
‫Entonces eso es lo que está haciendo esta función de aplicación.
‫Y ahora, este es solo un ejemplo simple de una pequeña función lambda, pero puede ser muy elaborado con
‫las cosas que aplica.
‫No vamos a sumergirnos demasiado en eso.
‫Por ahora.
‫Quiero que sepa que aplicar es una forma de asignar una función a una columna.
‫Por lo tanto, es posible que haya escrito otra función en otro lugar y luego solicite aplicarla a una columna.
‫Bueno, hemos pasado por una montaña absoluta de información aquí, y no lo olvides, no tienes que saber todo esto
‫desde mi corazón para empezar.
‫Recuerda los sellos.
‫Intentalo.
‫Ejecute su código.
‫En caso de duda, busque intente nuevamente y luego, si todavía está atascado, usque.
‫Mientras tanto, antes de pasar a las próximas elecciones, esto terminará con la sección de
‫PANDAS, consulte la sección de recursos para obtener un poco más de documentación sobre los pandas, algunos ejercicios que puede probar
‫por sí mismo.
‫Pero de lo contrario, si está conmigo, entremos y aprendamos un poco más sobre algunas otras herramientas que podemos usar
‫para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.