‫ใคร?
‫เราผ่านอะไรมามากมาย
‫แต่เราจะอดทน
‫เราจะผ่านมันไปด้วยกัน
‫เรามีฟังก์ชันอีกสองสามอย่างที่ต้องดำเนินการ
‫ต่อไปเป็นตัวอย่าง
‫นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสับเปลี่ยน data frame ของคุณ
‫สิ่งที่ฉันหมายถึงคือการผสมดัชนี
‫ดังนั้นในวิดีโอหน้า เมื่อเราเริ่มใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงกับข้อมูลของเรา
‫ขั้นตอนที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งคือการสร้างชุดการฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบ
‫และหนึ่งในขั้นตอนในการทำเช่นนั้นคือการสุ่มลำดับ
‫ข้อมูลของคุณเข้ามาเพราะสิ่งที่คุณต้องการหลีกเลี่ยงคือลำดับที่ตัวอย่างเหล่านี้เข้ามาอาจมีอิทธิพลต่อรูปแบบในข้อมูล
‫เมื่ออัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงของเรากำลังเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ เราต้องการให้มันเป็นแบบทั่วไปมากที่สุด
‫ดังนั้นเราจึงไม่ต้องการให้มันสนใจคำสั่งซื้อ
‫ตอนนี้มีข้อยกเว้นบางประการสำหรับกฎที่มีเวลา ข้อมูลอนุกรม และอีกมากมาย แต่ฉันจะแสดงให้คุณเห็นตัวอย่างนี้
‫หากคุณต้องการสับเปลี่ยนแถวในกรอบข้อมูล ลองทำตัวอย่างจุดขายรถยนต์กัน
‫และตอนนี้ตัวอย่างบอกว่า, ดึงตัวอย่างจาก data frame นี้ด้วยพารามิเตอร์นี้, frack
‫คือเศษส่วนของตัวอย่างนั้น
‫มันจะอยู่ในรูปจำนวนเต็ม
‫ตัวอย่างเช่น 0 5 คือ 50% ของข้อมูล
‫มันจะได้ห้าแถวในสิบ
‫แต่เราในกรณีนี้ต้องการสับเปลี่ยนทุกอย่าง
‫ดังนั้นเราจะใช้อันหนึ่งสำหรับข้อมูล 100%
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ตอนนี้คุณจะเห็นว่าดัชนีถูกสับเปลี่ยน
‫โดยพื้นฐานแล้วนี่คือกรอบข้อมูลเดียวกันกับลำดับที่ปะปนกัน
‫ตอนนี้ สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้กับแพนด้าคือข้อมูลในแถวจะอยู่กับแถวนั้น
‫แถวที่เก้า Nissan, Nissan White ระยะทาง 31,600 กิโลเมตร สี่ประตู
‫ดังนั้นแถวจึงยังคงเหมือนเดิม
‫สิ่งที่เปลี่ยนแปลงในตัวอย่างฟังก์ชันนี้คือลำดับของสิ่งต่างๆ ที่ปรากฏ
‫และตอนนี้เรามาดู dataframe กันอีกครั้ง
‫งี่เง่าเราลืมมอบหมายใหม่ ดังนั้นเราต้องการมอบหมายใหม่ที่นี่เท่ากับ ไปเลย ตอนนี้กำลังจะสับเปลี่ยน dataframe การขายรถยนต์อย่างแน่นอน
‫หรือบางทีเราอาจจะสร้างอันใหม่สับเปลี่ยนเพราะเราต้องการเก็บอันเดิมไว้ตามลำดับ
‫ดังนั้นเราจึงมีการสับเปลี่ยนการขายรถยนต์
‫การดำเนินการนี้จะส่งคืนสำเนา แต่ยอดขายรถยนต์ที่สับเปลี่ยนจะอยู่ในลำดับที่ต่างไปจากกรอบข้อมูลการขายรถยนต์เดิม
‫สวยงาม.
‫ถ้าเราต้องการจัดการสับเปลี่ยน DataFrame นี้ เราสามารถเรียกใช้ฟังก์ชันเดียวกับที่เราเคยเรียกมาก่อนในเวอร์ชันสับเปลี่ยน
‫และสิ่งที่มีประโยชน์อีกอย่างหนึ่งเกี่ยวกับฟังก์ชันตัวอย่างคือ สมมุติว่า คุณมี
‫dataframe ที่มี 2 ล้านแถว ซึ่งเล็กจริงๆ มันก็แค่ 10
‫แต่ในทางปฏิบัติ คุณจะต้องทำงานกับชุดข้อมูลที่มีแถวจำนวนมากขึ้น
‫บางครั้งการเรียกใช้ฟังก์ชันในแพนด้าใช้เวลานานในแถวต่างๆ นับล้านแถว
‫สิ่งที่คุณอาจต้องการทำคือฝึกฝนเพียง 20% ของข้อมูล เลือกเพียง 20% ของข้อมูล
‫และตอนนี้ตัวเลขนี้อาจเป็นตัวเลขสุ่มก็ได้ จริงไหม?
‫ในกรณีของเรา เราเลือก 20%
‫นั่นทำให้เราได้แถวที่ต่างกันสองแถว
‫หากคุณมี 2 ล้านแถว บางทีคุณอาจต้องการฝึก 1% ของข้อมูล
‫นั่นก็ยังเป็น 20,000 แถว
‫และนั่นจะทำให้คุณทำการทดลองต่างๆ มากมายได้เร็วกว่าการทำทั้งหมด 2 ล้านแถวในคราวเดียว
‫นั่นคือสิ่งที่คุณจะต้องพิจารณาในอนาคตในโครงการของคุณ
‫เมื่อคุณกำลังทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก คอมพิวเตอร์ของคุณมีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะเรียกใช้ฟังก์ชันต่างๆ
‫นับล้านแถวอย่างต่อเนื่องหรือไม่ หรือคุณต้องการสร้างการทดลองเล็กๆ น้อยๆ บางอย่างเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนน้อยก่อนแล้วจึงอัปเกรดการทดลองเหล่านั้นเมื่อคุณคิดออก
‫อะไรทำงานและอะไรไม่ได้?
‫ตอนนี้เราดูยอดขายรถของเรา สับข้อมูลกันอีกครั้ง
‫เรามีดัชนีของเราแล้ว แต่ทั้งหมดไม่เป็นระเบียบ
‫เราจะนำสิ่งเหล่านี้กลับคืนมาเพื่อที่เราจะไปได้อย่างไร?
‫ยอดขายรถยนต์สับเปลี่ยนดัชนีรีเซ็ต
‫ฟังก์ชันนี้ อย่างที่คุณจินตนาการได้ กำลังรีเซ็ตดัชนีที่นี่
‫ดังนั้นเราจึงต้องการ
‫บูม.
‫และตอนนี้มีวิธีที่คุณสามารถลบคอลัมน์นี้ได้
‫ดังนั้นบางทีเราเข้าที่
‫อ่ะ มาดูกัน
‫ทำเช่นนั้นในสถานที่?
‫สับเปลี่ยน
‫เนื่องจากโดยค่าเริ่มต้น คอลัมน์ดัชนีรีเซ็ตจะเพิ่มดัชนีเก่าเป็นคอลัมน์ใหม่ทางด้านซ้ายสุด
‫ดังนั้นเราจึงได้หมายเลขคำสั่งซื้อที่นี่ แต่นี่คือดัชนีที่สับเปลี่ยนซึ่งสร้างเป็นคอลัมน์
‫บางทีเราไม่ต้องการสิ่งนั้น
‫ฉันคิดว่าเราสามารถกำจัดสิ่งนั้นได้โดย in place เท่ากับ true
‫โปรดจำไว้ว่าฟังก์ชันของแพนด้าจำนวนมากมีพารามิเตอร์อยู่ในสถานที่
‫สับเปลี่ยนในสถานที่เท่ากับจริง
‫อ้อ มันยังมีอยู่นะครับ
‫อืม.
‫วิธีที่เราหาสิ่งนี้คือถ้าเราค้นหาเอกสารสำหรับรีเซ็ตดัชนี มาทำกัน
‫Pandas รีเซ็ตดัชนี
‫ฉันไม่ต้องการให้คอลัมน์ดัชนีพิเศษนั้นอยู่ที่นั่น
‫มาดูกันเลย
‫หยด.
‫อย่าพยายามแทรกดัชนีลงในคอลัมน์ดาต้าเฟรม
‫ฉันคิดว่านั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
‫มีตัวอย่างดรอปเท่ากับจริงหรือไม่?
‫ใช่.
‫ฉันคิดว่านั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
‫ดังนั้นเราต้องการ in place เท่ากับ true
‫และเราต้องการลดลง
‫เท่ากับจริง
‫การดร็อปเป็นเท็จโดยค่าเริ่มต้น
‫ใช่.
‫ค่าเริ่มต้นเท็จ
‫นี่เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของการดูว่าฟังก์ชันทำอะไรในแพนด้าได้อย่างไร
‫ฉันเพิ่ง googled ชื่อฟังก์ชันรีเซ็ตดัชนี
‫อีกครั้ง.
‫คุณจะไม่รู้สิ่งเหล่านี้ตั้งแต่เริ่มต้น แต่มันไม่เกี่ยวกับการรู้สิ่งต่าง ๆ ด้วยใจ
‫ฉันไม่รู้ทุกอย่างด้วยหัวใจ
‫มันเกี่ยวกับการค้นคว้าวิธีต่างๆ ที่ใช้งานได้จริงและลองทำสิ่งต่างๆ
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫มาทำกัน
‫เรายังมีสิ่งนั้นอยู่
‫บางทีเรากลับมาที่นี่
‫เราจะรีเซ็ตสิ่งนี้
‫รีเซ็ตสิ่งนี้
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เราต้องรีเซ็ตยอดขายรถยนต์ สับเปลี่ยนดาต้าเฟรม และตอนนี้เราได้ตั้งค่าการดรอปให้เท่ากับจริงแล้ว
‫เราไม่มีคอลัมน์ดัชนีทางด้านซ้ายตรงนี้
‫มีอีกอย่างที่เราจะดูกัน นั่นคือวิธีการใช้ฟังก์ชันกับคอลัมน์
‫สมมุติว่าเรามี
‫เราจะดูที่กรอบข้อมูลการขายรถยนต์ของเรา
‫จำไว้ว่านี่คือกระบวนการที่คุณจะต้องทำอย่างมากคือการดูกรอบข้อมูลของคุณแล้วจัดการมัน
‫ดูมัน จัดการมัน ดูมัน จัดการมัน
‫มันดูดีมากในขณะนี้ แต่เราต้องการแปลงมาตรวัดระยะทางเป็นไมล์
‫แล้วเราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫ขายรถก่อนเราต้องเลือกมัน
‫คุณสามารถทำได้โดยพิมพ์ชื่อคอลัมน์ จากนั้นเราจะกำหนดใหม่
‫เราจำได้ว่าต้องมอบหมายใหม่ในครั้งนี้
‫มาตรระยะทางกม.
‫ใช่.
‫ตอนนี้เป็นฟังก์ชันสมัคร
‫Apply ช่วยให้คุณสามารถใช้ฟังก์ชันบางอย่างได้ ไม่ว่าจะเป็น numpy หรือ lambda กับคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่ง
‫เลยลองพิมพ์เข้าไป
‫และฟังก์ชันแลมบ์ดาอาจสร้างความสับสนได้ตั้งแต่แรก
‫ฉันใช้เวลาสักครู่ในการเรียนรู้สิ่งเหล่านี้ แต่เราจะก้าวผ่านสิ่งนี้และค้นหาว่ามันกำลังทำอะไรอยู่
‫ดังนั้นหากเรียกใช้โค้ด เราต้องการให้ carales ดูดาต้าเฟรมทั้งหมด
‫เรียกใช้รหัส
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ตอนนี้.
‫คุณคิดว่านี่คืออะไร?
‫เพียงแค่ตัวเลขเหล่านี้มีการเปลี่ยนแปลง
‫เรามี 150,000.
‫ขณะนี้อยู่ที่ 93,776
‫ทีนี้ มาดูคอลัมน์มาตรวัดระยะทางกัน
‫ติ๊ก
‫ฉันไม่ต้องการเรียกพวกเขาว่าติ๊ก
‫นำมาใช้.
‫ใช่.
‫ตอนนี้แลมบ์ดาแลมบ์ดาเป็นคีย์เวิร์ดใน Python ซึ่งย่อมาจากฟังก์ชันที่ไม่ระบุชื่อ
‫โดยพื้นฐานแล้ว นี่บอกว่าใช้ฟังก์ชันนี้กับ X หารด้วย 1 6.
‫นั่นคือสิ่งที่กำลังพูดอยู่
‫นำมาใช้.
‫รีเซ็ต X ให้เท่ากับ x หารด้วย 1 6 ปี 1 6 เพราะการแปลงจากกิโลเมตรเป็นไมล์
‫เขาไปประมาณ 1 6109 แต่ฉันปัดเศษให้เป็น 1 แล้ว 6.
‫นั่นจะหารจำนวนกิโลเมตรของเราด้วย 1 6 เพราะในกรณีนี้ X คือค่าในคอลัมน์มาตรวัดระยะทางของเรา
‫เส้นน้อยนี่จะดูที่คอลัมน์นี้ และไปทุกครั้งที่หยิบ 150,000
‫นี่ ซึ่งก็คือ X แล้วหารด้วย 1 6 แล้วกำหนดใหม่เป็นค่านั้น
‫ดังนั้นคอลัมน์แรก 94,000 แถวนั้น แถวแรก ขออภัย แถวที่สอง 87,899 จริงๆ แล้วประมาณ
‫55,000 ไมล์
‫นั่นคือสิ่งที่ฟังก์ชัน apply กำลังทำอยู่
‫และตอนนี้นี่เป็นเพียงตัวอย่างง่ายๆ ของฟังก์ชันแลมบ์ดาเล็กๆ น้อยๆ แต่คุณสามารถอธิบายให้ละเอียดยิ่งขึ้นกับสิ่งที่คุณใส่ลงไปได้
‫เราจะไม่ดำน้ำลึกเกินไปในตอนนี้
‫แค่อยากให้คุณรู้ว่า Apply เป็นวิธีที่คุณสามารถกำหนดฟังก์ชันให้กับคอลัมน์ได้
‫ดังนั้นคุณอาจเขียนฟังก์ชันอื่นไว้ที่อื่นแล้วใช้ Apply เพื่อนำไปใช้กับคอลัมน์
‫ว้าว
‫เราเคยผ่านภูเขาข้อมูลมาแล้วมากมายที่นี่
‫ไม่ต้องกังวล
‫คุณไม่จำเป็นต้องรู้ทั้งหมดนี้จากใจของฉันเพื่อเริ่มต้น
‫จำแสตมป์.
‫ลองมัน.
‫เรียกใช้รหัสของคุณ
‫หากมีข้อสงสัยให้ค้นหา
‫ลองอีกครั้ง.
‫แล้วถ้ายังติด.
‫ถาม.
‫ในระหว่างนี้ ก่อนที่เราจะเข้าสู่ส่วนถัดไป เราจะสรุปส่วนของแพนด้า
‫ตรวจสอบส่วนทรัพยากรสำหรับเอกสารเพิ่มเติมเล็กน้อยเกี่ยวกับแพนด้า
‫แบบฝึกหัดบางอย่างที่คุณสามารถลองทำเองได้
‫แต่ถ้าไม่ใช่ ถ้าคุณอยู่กับฉัน เรามาเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมืออื่นๆ ที่เราสามารถใช้สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง