‫Kimi?
‫Çok şey atlattık.
‫Ama sebat edeceğiz.
‫Bunu birlikte atlatacağız.
‫Geçmemiz gereken birkaç fonksiyon daha var.
‫Yani bir sonraki örnek.
‫Şimdi, bu veri çerçevenizi karıştırmak için harika bir yoldur.
‫Bununla kastettiğim şey, endeksleri karıştırmaktır.
‫Yani gelecek videolarda, makine öğrenimi algoritmalarını verilerimize uygulamaya başladığımızda.
‫En önemli adımlardan biri bir eğitim, doğrulama ve test seti oluşturmaktır.
‫Bunu yapmanın adımlarından biri de sıralamayı rastgele hale getirmektir.
‫Verileriniz gelir çünkü kaçınmak istediğiniz şey, bu örneklerin geldiği sıranın verilerdeki kalıplar üzerinde
‫bir tür etkiye sahip olabileceğidir.
‫Makine öğrenimi algoritmamız bir şeyler öğrenirken, mümkün olduğunca genel olmasını isteriz.
‫Bu yüzden sırayı önemsemesini istemiyoruz.
‫Şimdi, zaman, seri veri ve benzeri konularda kuralın bazı istisnaları vardır, ancak ben size sadece bu örneği
‫göstereceğim.
‫Bir veri çerçevesindeki satırları karıştırmak istiyorsanız, araba satışları nokta örneğini yapalım.
‫Ve şimdi örnek temel olarak şunu söylüyor, bu veri çerçevesinden bu parametre ile bir örnek alın,
‫frack bu örneğin kesridir.
‫Yani bir tamsayı formunda olacak.
‫Örneğin, 0. 5, verilerin %50'sidir.
‫Yani on üzerinden beş sıra alacak.
‫Ancak biz bu durumda her şeyi karıştırmak istiyoruz.
‫Bu yüzden verilerin %100'ü için bir tane kullanacağız.
‫İşte oldu.
‫Şimdi dizinin karıştırılmış olduğunu görebilirsiniz.
‫Yani bu aslında aynı veri çerçevesidir, sadece sıralama karıştırılmıştır.
‫Şimdi, PANDAS ile hatırlanması gereken önemli şey, bir satırdaki bilginin satırıyla birlikte kalacağıdır.
‫Dokuzuncu sıra, Nissan, Nissan White, 31,600 kilometre, dört kapı.
‫Yani sıralar aynı kalıyor.
‫Bu işlev örneğinde değişen tek şey, öğelerin görünme sırasıdır.
‫Şimdi veri çerçevesine tekrar bir göz atalım.
‫Oh, ne aptalım yeniden atamayı unutup duruyoruz Bu yüzden buraya yeniden atamak istiyoruz eşittir İşte başlıyoruz Şimdi kesinlikle araba satışları veri çerçevesini
‫karıştıracak veya belki de karıştırılmış yeni bir tane oluşturacağız çünkü orijinal
‫olanı sırayla tutmak istiyoruz.
‫Araba satışları karıştı.
‫Bu bir kopya döndürecektir, ancak karıştırılan araba satışları orijinal araba satışları veri çerçevesinden farklı bir sırada
‫olacaktır.
‫Çok güzel.
‫Şimdi bu karıştırılmış DataFrame'i manipüle etmek istersek, karıştırılmış versiyon üzerinde daha
‫önce çağırdığımız fonksiyonları çağırabiliriz.
‫Örnek işleviyle ilgili bir başka kullanışlı şey de, örneğin 2 milyon satırlı bir veri çerçeveniz olduğunu
‫varsayalım, bu gerçekten küçüktür, yalnızca on tanedir.
‫Ancak pratikte çok daha fazla satıra sahip veri setleri üzerinde çalışacaksınız.
‫Bazen pandas'ta fonksiyonları çalıştırmak milyonlarca farklı satır üzerinde uzun zaman alır.
‫Yapmak isteyebileceğiniz şey, verilerin yalnızca %20'si üzerinde pratik yapmak, verilerin yalnızca %20'sini seçmektir.
‫Ve şimdi bu sayı keyfi olabilir, değil mi?
‫Bizim durumumuzda %20'yi seçtik.
‫Yani bu bize iki farklı satır veriyor.
‫Eğer 2 milyon satırınız varsa, belki de verilerin %1'i üzerinde pratik yapmak istersiniz.
‫Yani hâlâ 20.000 satır var.
‫Bu sayede çok sayıda farklı deneyi tek seferde 2 milyon satır üzerinde yapmaktan çok daha hızlı bir şekilde
‫yapabilirsiniz.
‫Yani bu, gelecekte projelerinizde göz önünde bulundurmanız gereken bir şey.
‫Büyük miktarda veri üzerinde çalışırken, bilgisayarınız sürekli olarak milyonlarca satır üzerinde
‫fonksiyon çalıştıracak kadar güçlü mü, yoksa önce daha küçük miktarlarda veri üzerinde bazı küçük deneyler yapmak ve daha
‫sonra neyin işe yarayıp neyin yaramadığını anladıkça bu deneyleri yükseltmek mi istiyorsunuz?
‫Şimdi araba satışlarımıza bakıyoruz, veriler tekrar karıştırılmış.
‫Dizinlerimiz var ama hepsi sırasız.
‫Gidebilmemiz için bunları nasıl düzene sokacağız?
‫Otomobil satışları sıfırlama endeksini karıştırdı.
‫Bu fonksiyon, tahmin edebileceğiniz gibi, buradaki indeksi sıfırlayacaktır.
‫Yani istiyoruz.
‫Bum.
‫Ve şimdi burada bu sütunu kaldırabilmeniz için bir yol var.
‫Belki de yerine geçmeliyiz.
‫Bir bakalım.
‫Bunu yerinde mi yaptı?
‫Karıştırdım.
‫Çünkü varsayılan olarak, sıfırlama dizini sütunu eski dizini en sola yeni bir sütun olarak ekler.
‫Burada sipariş numaralarımız var, ancak bu bir sütun haline getirilmiş karışık dizin.
‫Belki de bunu istemiyoruz.
‫Sanırım eşittir doğru yerine koyarak bundan kurtulabiliriz.
‫Panda'nın birçok fonksiyonunun in place parametresine sahip olduğunu unutmayın.
‫Yerinde karıştırma eşittir doğru.
‫Oh, hala var.
‫Hmm.
‫Bunu anlamanın yolu, sıfırlama dizini için belgelere bakmaktır, hadi bunu yapalım.
‫Pandalar indeksi sıfırlar.
‫Orada fazladan bir dizin sütunu istemiyorum.
‫Bakalım.
‫Bırak.
‫Veri çerçevesi sütunlarına dizin eklemeye çalışmayın.
‫Bence ihtiyacımız olan şey bu.
‫Örnek bir damla eşittir doğru var mı?
‫Evet.
‫Bence ihtiyacımız olan şey bu.
‫Bu yüzden in place eşittir true istiyoruz.
‫Ve biz damla istiyoruz.
‫Eşittir doğru.
‫Bırakma varsayılan olarak yanlıştır.
‫Evet.
‫Varsayılan yanlış.
‫Bu, pandas'ta bir fonksiyonun ne yaptığına nasıl bakabileceğinize dair başka bir örnektir.
‫Google'da işlev adını sıfırlama dizini olarak arattım.
‫Tekrar.
‫Bunları en başından bilmeyeceksiniz, ancak bu ezbere bilmekle ilgili bir şey değil.
‫Her şeyi ezbere bilmiyorum.
‫Bu, işlevlerin çalışması için farklı yollar araştırmak ve bir şeyler denemekle ilgilidir.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Hadi yapalım şunu.
‫O hala orada.
‫Belki buraya geri geliriz.
‫Bunu sıfırlayacağız.
‫Bunu sıfırla.
‫İşte oldu.
‫Araba satışlarımızı sıfırlamak, veri çerçevesini karıştırmak zorunda kaldık ve şimdi drop'u true'ya eşit olarak ayarladık.
‫Burada soldaki dizin sütununa sahip değiliz.
‫Bakacağımız bir şey daha var ve o da bir sütuna bir fonksiyonun nasıl uygulanacağı.
‫Diyelim ki bir tane var.
‫Araba satışları veri çerçevemize bakacağız.
‫Unutmayın, bu, veri çerçevenizi görüntülemek ve ardından onu manipüle etmek, görüntülemek, manipüle etmek, görüntülemek,
‫manipüle etmek için çok fazla yapacağınız işlemdir.
‫Şu anda oldukça iyi görünüyor, ancak kilometre sayacımızı mile çevirmek istiyoruz.
‫Peki bunu nasıl yapacağız?
‫Araba satışı için önce onu seçmeliyiz.
‫Bunu sütun adını yazarak yapabilirsiniz ve sonra onu yeniden atayacağız.
‫Bu sefer yeniden atamayı unutmayalım.
‫Kilometre sayacı kilometreleri.
‫Evet.
‫Şimdi bu uygula işlevidir.
‫Apply, belirli bir sütuna numpy veya lambda gibi bir tür fonksiyon uygulamanızı sağlar.
‫Şunu yazalım.
‫Ve lambda fonksiyonları başlangıçta kafa karıştırıcı olabilir.
‫Bunları öğrenmek biraz zamanımı aldı, ancak bunun üzerinden geçeceğiz ve gerçekte ne yaptığını anlayacağız.
‫Yani kodu çalıştırdığımızda carsales'in tüm veri çerçevesini görüntülemesini istiyoruz.
‫Kodu çalıştırın.
‫İşte oldu.
‫Şimdi.
‫Bunun ne olduğunu düşünüyorsun?
‫Sadece bu rakamlar değişti.
‫150,000'imiz var.
‫Şu anda 93,776.
‫Pekâlâ, şu kilometre sayacı sütununu bir gözden geçirelim.
‫Kene.
‫Onlara kene demek istemiyorum.
‫Başvurun.
‫Evet.
‫Lambda şimdi, lambda Python'da anonim fonksiyonun kısaltması olan bir anahtar kelimedir.
‫Yani temel olarak bu, bu işlevi X'in 1'e bölünmesine uygulayın demektedir. 6.
‫İşte bu da bunu söylüyor.
‫Başvurun.
‫X'i, x bölü 1'e eşit olacak şekilde sıfırlayın. 6 y 1. 6 çünkü kilometreden mile dönüştürme.
‫1'e gidiyor. 6109, ama ben sadece 1'e yuvarladım. 6.
‫Bu da kilometre sayımızı 1'e bölecek. 6 çünkü bu durumda X, kilometre sayacı sütunumuzdaki değerlerdir.
‫Yani buradaki küçük çizgi bu sütuna bakacak ve her seferinde X olan bu
‫150.000'i alacak ve sonra 1'e bölecek. 6 ve ardından bu değere yeniden atayın.
‫Yani ilk sütun, 94.000, o civarlarda, ilk sıra, pardon, ikinci sıra, 87.899 aslında yaklaşık
‫55.000 mil.
‫İşte bu apply fonksiyonunun yaptığı şey budur.
‫Ve şimdi bu sadece küçük bir lambda fonksiyonunun basit bir örneği, ancak apply içine koyduğunuz şeylerle çok
‫ayrıntılı olabilirsiniz.
‫Şimdilik bu konuda çok derinlere inmeyeceğiz.
‫Sadece uygulamanın bir sütuna işlev atayabileceğiniz bir yol olduğunu bilmenizi istiyorum.
‫Dolayısıyla, başka bir yerde başka bir işlev yazmış ve ardından bunu bir sütuna uygulamak için apply işlevini kullanmış olabilirsiniz.
‫Vay be.
‫Burada dağ gibi bir bilgi yığınıyla karşılaştık.
‫Üzülme.
‫Başlangıçta tüm bunları kalbimden bilmek zorunda değilsiniz.
‫Pulları hatırla.
‫Dene bakalım.
‫Kodunuzu çalıştırın.
‫Şüpheniz varsa, araştırın.
‫Tekrar dene.
‫Ve sonra hala sıkışırsan.
‫Sor.
‫Bu arada, bir sonraki bölüme geçmeden önce, bu PANDAS bölümünü tamamlayacaktır.
‫PANDAS hakkında biraz daha fazla belge için kaynaklar bölümüne göz atın.
‫Kendiniz için deneyebileceğiniz bazı egzersizler.
‫Ama aksi takdirde, benimle birlikteyseniz, veri bilimi ve makine öğrenimi için kullanabileceğimiz diğer
‫bazı araçlar hakkında biraz daha bilgi edinelim.