‫Ai?
‫Chúng tôi đã trải qua rất nhiều.
‫Nhưng chúng tôi sẽ kiên trì.
‫Chúng ta sẽ cùng nhau vượt qua điều này.
‫Chúng tôi có một số chức năng khác cần thực hiện.
‫Vì vậy, một trong những tiếp theo là mẫu.
‫Bây giờ, đây là một cách tuyệt vời để xáo trộn khung dữ liệu của bạn.
‫Ý tôi là trộn các chỉ mục.
‫Vì vậy, trong các video trong tương lai, khi chúng tôi bắt đầu áp dụng các thuật toán máy học vào dữ liệu của mình.
‫Một trong những bước quan trọng nhất là tạo tập huấn luyện, xác nhận và thử nghiệm.
‫Và một trong những bước để làm điều đó là sắp xếp thứ tự một cách ngẫu nhiên.
‫Dữ liệu của bạn được đưa vào bởi vì điều bạn muốn tránh là thứ tự mà các mẫu này đưa vào có thể có một
‫số loại ảnh hưởng đến các mẫu trong dữ liệu.
‫Khi thuật toán học máy của chúng tôi đang học mọi thứ, chúng tôi muốn nó càng chung chung càng tốt.
‫Vì vậy, chúng tôi không muốn nó quan tâm đến đơn đặt hàng.
‫Bây giờ có một số ngoại lệ đối với quy tắc với thời gian, dữ liệu chuỗi và những thứ khác, nhưng tôi sẽ chỉ
‫cho bạn ví dụ này.
‫Nếu bạn muốn xáo trộn các hàng trong khung dữ liệu, thì hãy làm mẫu dấu chấm bán xe.
‫Và bây giờ về cơ bản mẫu nói rằng, lấy một mẫu từ khung dữ liệu này với tham số này,
‫frack là phần nhỏ của mẫu đó.
‫Vì vậy, nó sẽ ở dạng số nguyên.
‫Vì vậy, ví dụ, 0. 5 là 50% dữ liệu.
‫Vì vậy, nó sẽ có năm hàng trong số mười hàng.
‫Nhưng chúng tôi trong trường hợp này muốn xáo trộn mọi thứ.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ sử dụng một cho 100% dữ liệu.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, bây giờ bạn có thể thấy rằng chỉ mục đã được xáo trộn.
‫Vì vậy, đây về cơ bản là cùng một khung dữ liệu chỉ với thứ tự trộn lẫn xung quanh.
‫Bây giờ, điều quan trọng cần nhớ với PANDAS là thông tin trong một hàng sẽ ở nguyên với hàng
‫của nó.
‫So hàng chín, Nissan, Nissan White, 31.600 km, bốn cửa.
‫Vì vậy, các hàng giữ nguyên.
‫Tất cả những gì thay đổi với mẫu hàm này là thứ tự mà mọi thứ xuất hiện.
‫Và bây giờ chúng ta hãy nhìn lại khung dữ liệu.
‫Ồ, thật ngớ ngẩn, chúng tôi liên tục quên gán lại Vì vậy, chúng tôi muốn gán lại ở đây bằng Đây chúng ta bắt đầu Bây giờ chắc chắn sẽ xáo trộn khung
‫dữ liệu bán xe hoặc có thể chúng tôi tạo một khung mới xáo trộn vì chúng
‫tôi muốn giữ nguyên khung dữ liệu ban đầu.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có sự xáo trộn doanh số bán xe hơi.
‫Thao tác này sẽ trả về một bản sao, nhưng doanh số bán xe bị xáo trộn sẽ theo thứ tự khác với khung dữ liệu bán xe
‫ban đầu.
‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ nếu chúng ta muốn thao tác DataFrame xáo trộn này, chúng ta có thể gọi các hàm tương tự mà
‫chúng ta đã gọi trước đây trên phiên bản xáo trộn.
‫Và một điều hữu ích khác về hàm mẫu là, chẳng hạn như bạn có một khung dữ liệu với
‫2 triệu hàng, nhưng thực sự nhỏ, nó chỉ có mười.
‫Nhưng trên thực tế, bạn sẽ làm việc trên các tập dữ liệu có nhiều hàng hơn.
‫Đôi khi việc chạy các chức năng ở gấu trúc mất nhiều thời gian trên hàng triệu hàng khác nhau.
‫Những gì bạn có thể muốn làm là chỉ thực hành trên 20% dữ liệu, chỉ chọn 20% dữ liệu.
‫Và bây giờ con số này có thể là tùy ý, phải không?
‫Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi đã chọn 20%.
‫Vì vậy, đó là cho chúng ta hai hàng khác nhau.
‫Nếu bạn có 2 triệu hàng, có thể bạn muốn thực hành trên 1% dữ liệu.
‫Vì vậy, đó vẫn là 20.000 hàng.
‫Và do đó, điều đó sẽ cho phép bạn thực hiện nhiều thử nghiệm khác nhau nhanh hơn rất nhiều so với thực hiện tất cả trên
‫2 triệu hàng cùng một lúc.
‫Vì vậy, đó là điều bạn sẽ phải xem xét trong tương lai trong các dự án của mình.
‫Khi bạn đang làm việc trên lượng dữ liệu lớn hơn, máy tính của bạn có đủ mạnh để
‫liên tục chạy các chức năng trên hàng triệu hàng hay không, hay bạn có muốn đưa ra một số thử nghiệm nhỏ trên lượng dữ
‫liệu nhỏ hơn trước rồi nâng cấp các thử nghiệm đó khi bạn tìm ra không cái gì hoạt động và cái gì không?
‫Bây giờ chúng ta xem xét doanh số bán xe của mình, dữ liệu xáo trộn một lần nữa.
‫Chúng tôi đã có các chỉ mục của mình, nhưng tất cả chúng đều không theo thứ tự.
‫Làm thế nào chúng ta sẽ làm cho chúng trở lại trật tự để chúng ta có thể đi?
‫Bán ô tô xáo trộn chỉ số đặt lại.
‫Chức năng này, như bạn có thể tưởng tượng, sẽ đặt lại chỉ mục ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn.
‫Bùng nổ.
‫Và bây giờ có một cách ở đây mà bạn có thể loại bỏ cột này.
‫Vì vậy, có lẽ chúng tôi đi vào vị trí.
‫Ồ, hãy xem thử.
‫Điều đó đã làm điều đó tại chỗ?
‫Đã xáo trộn.
‫Bởi vì theo mặc định, cột chỉ mục đặt lại thêm chỉ mục cũ làm cột mới ở bên trái.
‫Và vì vậy chúng tôi có số thứ tự ở đây, nhưng đây là chỉ mục xáo trộn mà nó được tạo thành một cột.
‫Có lẽ chúng ta không muốn điều đó.
‫Tôi nghĩ rằng chúng ta có thể loại bỏ điều đó bằng cách đúng như vậy.
‫Hãy nhớ rằng nhiều hàm của gấu trúc có tham số tại chỗ.
‫Xáo trộn tại chỗ bằng đúng.
‫Ồ, nó vẫn còn đó.
‫Hừ!
‫Chà, cách chúng tôi tìm ra điều này là nếu chúng tôi tra cứu tài liệu cho chỉ mục đặt lại, hãy làm điều đó.
‫Chỉ số đặt lại gấu trúc.
‫Tôi không muốn có thêm cột chỉ mục ở đó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem.
‫Làm rơi.
‫Đừng cố gắng chèn chỉ mục vào các cột khung dữ liệu.
‫Tôi nghĩ đó là những gì chúng ta cần.
‫Có một ví dụ drop bằng true không?
‫Ừ.
‫Tôi nghĩ đó là những gì chúng ta cần.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn tại chỗ bằng đúng.
‫Và chúng tôi muốn thả.
‫Bằng đúng.
‫Drop là false theo mặc định.
‫Ừ.
‫Mặc định sai.
‫Vì vậy, đây là một ví dụ khác về cách bạn có thể tìm hiểu những gì một hàm hoạt động trong gấu trúc.
‫Tôi vừa lập googled chỉ mục đặt lại tên hàm.
‫Lại.
‫Bạn sẽ không biết những điều này ngay từ đầu, nhưng không phải là biết mọi thứ thuộc lòng.
‫Tôi không biết tất cả mọi thứ thuộc lòng.
‫Đó là về việc nghiên cứu các cách khác nhau để các chức năng hoạt động và thử mọi thứ.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Hãy làm điều đó.
‫Chúng tôi vẫn có điều đó ở đó.
‫Có lẽ chúng ta quay lại đây.
‫Chúng tôi sẽ thiết lập lại điều này.
‫Đặt lại cái này.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chúng tôi đã phải thiết lập lại doanh số bán xe của mình, xáo trộn khung dữ liệu và bây giờ chúng tôi đã đặt mức giảm xuống bằng đúng.
‫Chúng tôi không có cột chỉ mục đó ở bên trái ở đây.
‫Còn một điều nữa chúng ta sẽ xem xét, đó là cách áp dụng một hàm cho một cột.
‫Vì vậy, giả sử chúng ta có một cái.
‫Chúng tôi sẽ xem xét khung dữ liệu bán xe của chúng tôi.
‫Hãy nhớ rằng, đây là quá trình bạn sẽ thực hiện rất nhiều là xem khung dữ liệu của bạn và sau đó thao tác với
‫nó, xem nó, thao tác nó, xem nó, thao tác nó.
‫Vì vậy, nó trông khá đẹp vào lúc này, nhưng chúng tôi muốn chuyển đổi công tơ mét của mình thành dặm.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng tôi sẽ làm điều đó?
‫Bán xe trước tiên chúng ta phải chọn nó.
‫Bạn có thể làm điều đó bằng cách nhập tên cột và sau đó chúng tôi sẽ gán lại nó.
‫Lần này chúng ta nhớ phân công lại.
‫Két đồng hồ.
‫Chuẩn rồi.
‫Bây giờ đây là chức năng áp dụng.
‫Áp dụng cho phép bạn áp dụng một số loại hàm, cho dù đó là hàm numpy hay lambda cho một cột nhất định.
‫Vì vậy, chúng ta chỉ cần nhập cái này vào.
‫Và các hàm lambda có thể gây nhầm lẫn khi bắt đầu.
‫Tôi đã mất một thời gian để tìm hiểu chúng, nhưng chúng ta sẽ đi qua phần này và tìm hiểu xem nó thực sự
‫đang làm gì.
‫Vì vậy, nếu và chạy mã, chúng tôi muốn bán hàng xem toàn bộ khung dữ liệu.
‫Chạy mã.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Hiện nay.
‫Bạn nghĩ gì về điều này?
‫Chỉ những con số này đã thay đổi.
‫Chúng tôi có 150.000.
‫Bây giờ là 93,776.
‫Chà, chúng ta hãy xem qua cột công tơ mét này.
‫Đánh dấu.
‫Tôi không muốn gọi họ là con dấu.
‫Ứng dụng.
‫Chuẩn rồi.
‫Lambda bây giờ, lambda là một từ khóa trong Python, viết tắt của một hàm ẩn danh.
‫Vì vậy, về cơ bản đây là nói rằng áp dụng hàm này cho X chia cho 1. 6.
‫Vì vậy, đó là những gì điều này đang nói.
‫Ứng dụng.
‫Đặt lại X để bằng x chia cho 1. 6 y 1. 6 bởi vì chuyển đổi từ km sang dặm.
‫Anh ấy đi khoảng 1. 6109, nhưng tôi vừa làm tròn thành 1. 6.
‫Điều đó sẽ chia số km của chúng ta cho 1. 6 vì trong trường hợp này, X là các giá trị trong cột đồng hồ đo quãng đường
‫của chúng ta.
‫Vì vậy, dòng nhỏ này ở đây sẽ xem xét cột này và đi mỗi khi lấy 150.000
‫này, là X và sau đó chia nó cho 1. 6 và sau đó gán lại cho giá trị đó.
‫Vì vậy, cột đầu tiên, 94.000, bùng binh, hàng đầu tiên, xin lỗi, hàng thứ hai, 87.899 thực tế là
‫khoảng 55.000 dặm.
‫Vì vậy, đó là những gì chức năng áp dụng này đang làm.
‫Và bây giờ đây chỉ là một ví dụ đơn giản về một hàm lambda nhỏ, nhưng bạn có thể rất phức tạp với những
‫thứ bạn đưa vào áp dụng.
‫Bây giờ chúng ta sẽ không đi sâu vào vấn đề đó nữa.
‫Chỉ muốn bạn biết rằng áp dụng là một cách mà bạn có thể gán một hàm cho một cột.
‫Vì vậy, bạn có thể đã viết một hàm khác ở một nơi khác và sau đó sử dụng apply để áp dụng nó vào một cột.
‫Chà.
‫Chúng tôi đã xem qua một núi thông tin tuyệt đối ở đây.
‫Đừng băn khoăn.
‫Bạn không cần phải biết tất cả những điều này để bắt đầu từ trái tim tôi.
‫Hãy nhớ những con tem.
‫Thử nó.
‫Chạy mã của bạn.
‫Nếu nghi ngờ, hãy tìm kiếm nó.
‫Thử lại.
‫Và sau đó nếu bạn vẫn còn mắc kẹt.
‫Hỏi.
‫Trong thời gian chờ đợi, trước khi chúng ta đi vào phần tiếp theo, phần này sẽ tóm tắt phần PANDAS.
‫Xem phần tài nguyên để biết thêm một chút tài liệu về PANDAS.
‫Một số bài tập bạn có thể thử cho mình.
‫Nhưng nếu không, nếu bạn đi cùng tôi, hãy tham gia và tìm hiểu thêm một chút về một số công cụ khác mà chúng
‫ta có thể sử dụng cho khoa học dữ liệu và máy học.