‫Eh bien, nous avançons bien là-dessus.
‫Il y a un problème de régression des prix dans la dernière vidéo, nous avons essayé de construire un modèle d'apprentissage automatique.
‫Nous avons appris que nous avons des données qui ne sont pas dans des formats numériques.
‫Vous voyez ici, nous avons des ficelles.
‫Et si on vérifie D. F. , tout ce avec quoi nous travaillons n'a pas aidé mon mal.
‫Tu vois, ce sont des choses que tu vas oublier, que tu vas traverser,
‫que tu vas mélanger pour faire du temp.
‫Toujours le même problème, non ?
‫Parce que nous avons des valeurs ici, des colonnes qui sont numériques et tout un tas qui ne le sont pas.
‫Alors que pouvons-nous faire à ce sujet ?
‫Eh bien, même pas.
‫Daniel, qu'est-ce que tu fais ?
‫Vous ne travaillez même pas avec votre bloc de données temporaire.
‫OK, eh bien, tout cela fait partie du jeu, n'est-ce pas ?
‫Faites des erreurs, puis revenez en arrière et corrigez-les.
‫Cela fait partie d'être un scientifique des données, des tas d'expérimentation, donc une façon
‫de transformer toutes nos données de chaîne ou de données non numériques en nombres est de les convertir en catégories de pandas.
‫C'est.
‫Oh, qu'est-ce que ça veut dire ?
‫Convertissez donc les chaînes en catégories.
‫Maintenant, mettez-le ici.
‫Une façon de transformer toutes nos données en nombres est de les convertir en catégories de pandas.
‫Ainsi, comme l'objet date/heure que nous avons vu lorsque nous avons importé saudade, PANDAS a un autre type de données
‫appelé catégorie.
‫Jetons un coup d'œil à l'API des types Pandas.
‫Oh, on y va.
‫C'est probablement un peu mieux.
‫Nous pouvons le voir ici, les types d'API de super-goûteur.
‫Où pouvons-nous jeter un œil à ces fonctions utilitaires, types de données, fonctionnalités associées, alors c'est parti.
‫Copions ceci, mais lisons-le d'abord.
‫Que se passe t-il ici?
‫Introspection de jour.
‫Donc, la journée est Buhle Taib est un type catégorique pendas type D entrée convertie en ajout est uniquement objet de type D
‫objet de type de données Onomichi.
‫OK, nous avons donc quelques options ici.
‫Pour jeter un œil aux différents types de données avec les pandas, mais puisque nous nous concentrons sur la conversion de chaînes en
‫catégories, voyons comment nous procédons.
‫Mettons un petit lien ici.
‫Nous pouvons vérifier les différents types de données compatibles avec les pandas.
‫Ouais.
‫Alors n'oubliez pas qu'une grande partie de l'apprentissage automatique consiste essentiellement à obtenir des données.
‫Ce que nous avons obtenu ici, puis le préparer à fonctionner avec un modèle d'apprentissage automatique existant que nous avons choisi à partir
‫de maintenant.
‫Les mathématiques d'apprentissage automatique sont ici.
‫Il s'agit donc d'obtenir des entrées, comme tout un tas de données que nous avons ici, tout ce genre de choses
‫ici, puis de les masser ou essentiellement, oui, c'est un bon mot pour ça, de les masser de manière à ce
‫que cela fonctionne avec un modèle d'apprentissage automatique.
‫Ainsi, ce modèle d'apprentissage automatique peut trouver les modèles.
‫Quelqu'un d'autre a construit ce modèle pour nous et nous allons les remercier beaucoup.
‫Et ensuite, il va trouver les modèles et nous donner des résultats, des prédictions, des modèles, des
‫étiquettes, quelque chose comme ça.
‫Et puis nous pouvons évaluer à quel point cela fonctionne, c'est ce que nous faisons ici.
‫Nous manipulons nos entrées pour travailler avec notre modèle d'apprentissage automatique.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Rappelons-nous que Tamberg avait.
‫Sur quoi on travaille, d'accord ?
‫Oui, nous l'avons vu plusieurs fois, c'est juste une autre façon de voir les choses.
‫Toujours une bonne idée de regarder vos données.
‫Et donc ce que nous pourrions faire, c'est essayer d'utiliser l'un de ces types d'API.
‫Alors que pouvons-nous utiliser?
‫Y a-t-il une chaîne ici.
‫Nous y voilà.
‫Le type d'API est String Daytop, comment utilisons-nous cette chaîne de jour, d'accord ?
‫Essayons ceci afin que le jour de paie n'applique pas les heures, mais la chaîne est-elle diurne, DF temp?
‫Utilisation interdite, l'avertissement d'utilisateur est sorti, pourquoi notre avertissement d'utilisation n'est-il pas un avertissement d'utilisation.
‫Qui sait?
‫Je vais continuer à faire cette erreur, mais vérifions.
‫OK, c'est donc une force que la colonne d'interdiction d'utilisation est une chaîne.
‫Maintenant, nous pourrions faire la même chose pour presque toutes les autres colonnes, mais pourquoi écririons-nous autant de
‫code ?
‫Construisons une petite boucle for.
‫Cela le fait pour nous.
‫Trouvez donc les colonnes qui contiennent des chaînes, car si nous savons quelles colonnes contiennent des chaînes, nous pouvons les convertir en
‫une sorte de nombre et notre modèle d'apprentissage automatique sera satisfait.
‫Donc, pour les colonnes d'étiquettes dans DF dix, je vais d'abord passer en revue celle-ci, puis nous ferons une rétrospective par la suite, car vous pourriez être en
‫train de regarder cela, je ne sais pas ce que sont les éléments temporaires, mais peut-être que vous voulez l'essayer
‫en dehors.
‫Peut-être que vous voulez mettre la vidéo en pause et l'essayer et vous me l'expliquer des fois.
‫Et sinon, c'est vrai.
‫Nous allons le parcourir pendant la journée.
‫Maintenant, tout ce que nous faisons, c'est simplement copier quelque chose comme ça parce
‫que nous essayons de trouver toutes les colonnes avec des chaînes et nous allons passer ce sont en fait plus de contenu.
‫C'est ce que dit la documentation.
‫Et nous allons passer le contenu ici, donc cela a du sens, vous ne savez pas ce que les objets, la tentative d'objets fait à moins que vous ne l'ayez vérifié, mais
‫nous allons opter pour le contenu de la main-d'œuvre et ensuite nous ' va vérifier
‫si le contenu est un type de données de chaîne.
‫Oui.
‫Ensuite, nous allons imprimer l'étiquette.
‫Maintenant, vous pourrez peut-être deviner ce que cela fait, mais sinon, ce n'est pas grave.
‫Nous allons voir ce que fait de toute façon, en cas de doute, exécutez le code et nous y sommes arrivés.
‫OK, ce sont donc toutes les colonnes qui sont des types de données de chaîne.
‫Cela a-t-il du sens?
‫Si vous vous demandez à quoi servent les articles temporaires, est-ce que c'est un trait ?
‫Notre bloc de données ressemble à un dictionnaire, ce qui est un peu ce que c'est.
‫C'est un dictionnaire de clés et de valeurs.
‫Les clés sont les noms de colonnes et les valeurs sont ce que vous voyez dans la colonne.
‫Donnons donc un petit exemple.
‫Si vous vous demandez quels éléments difficiles.
‫Est-ce qu'il a comme exemple, alors nous allons créer un dictionnaire dict aléatoire.
‫Il appelle, soyons créatifs Kiwan qu'il appelle bonjour et Kaita, il dit, eh bien, vous pouvez peut-être être un peu plus créatif
‫que moi, mais nous allons opter pour une valeur clé dans des articles en dollars aléatoires.
‫Alors voyez comment nous avons tous les mêmes éléments ici.
‫Articles.
‫Nous allons y aller, nous voulons du Brent si c'est OK, puis nous le rendrons et ensuite nous irons également s'il s'agit
‫d'une valeur.
‫Valeur merveilleuse.
‫Donc, si vous avez déjà travaillé avec des dictionnaires Python, vous pourrez peut-être dire ce qui va se passer
‫ici.
‫Eh bien, qu'avons-nous ici?
‫Oh, je vois, c'est imprimé deux fois.
‫C'est vrai.
‫Nous pouvons en quelque sorte comprendre ce qui se passe là-bas.
‫Donc, essentiellement, ce qui se passe ici est pour la diffamation, le contenu est essentiellement les étiquettes sont les noms de colonnes et le contenu
‫est le contenu de la colonne.
‫C'est donc ce que cela fait.
‫C'est cette brillante petite boucle qui nous indique toutes les colonnes qui contiennent le type de données de chaîne.
‫Merveilleux.
‫Alors maintenant que nous le savons, que pouvons-nous faire ?
‫Hmm.
‫Eh bien, si nous lisions les fonctionnalités liées aux types de données de pandas, nous n'allons pas le faire.
‫Mais c'est quelque part ici ou quelque part là-dedans.
‫Ou vous pouvez également rechercher comment modifier le type de données d'une colonne PANDAS.
‫L'une des choses sur lesquelles vous pourriez tomber est de convertir des chaînes en catégories plutôt que d'en parler.
‫Allez.
‫Allons simplement voir cela se produire.
‫Très bien.
‫Faisons-le.
‫Cela transformera donc toutes les valeurs de chaîne en valeurs de catégorie.
‫Et vous vous demandez pourquoi ferions-nous cela?
‫Eh bien, ça va avoir beaucoup de sens dans une seconde.
‫Donc, pour le label, nous allons simplement apporter la même boucle complète que nous avons écrite avant D. F. 10 articles.
‫Et nous allons y aller si le PD ne s'applique pas.
‫C'est une assez longue discussion sur la chaîne, le type qui est offensant est essentiellement le contenu de la chaîne.
‫Si c'est vrai, nous voulons faire un temp.
‫Nous voulons changer cette colonne.
‫Alors voyez ici les noms des colonnes.
‫Nous voulons donc accéder à ce nom de colonne.
‫Nous voulons le mettre égal au contenu.
‫Donc, à droite, conservez le nom de la colonne, mais modifiez le contenu en tant que catégorie de type.
‫J'ai besoin d'épeler ça correctement, Kat.
‫Comme commandé.
‫Oh, mon Dieu, que se passe-t-il ici ?
‫Eh bien, jetons un coup d'œil.
‫Que va-t-il se passer, hmm, cela peut prendre un peu de temps, car nous devons
‫parcourir beaucoup de colonnes, mais nous allons précharger l'année prochaine.
‫Mais ça va parce qu'on est en train de pomper à travers ce beau D. F. informations sur le point de température.
‫Oh, je regarde ici.
‫Que se passe-t-il?
‫Qu'avons-nous changé ?
‫Je vais vous donner un indice sur quelque chose ici pendant que c'est ça, alors maintenant, il s'agissait d'objets comme s'il
‫s'agissait de chaînes.
‫Maintenant, nous les avons transformés en catégories.
‫Hmm.
‫Eh bien, c'est intéressant.
‫Qu'est-ce que ça veut dire?
‫Eh bien, c'est ici que nous pouvons jeter un œil aux membres.
‫Nous essayons de nous assurer que toutes nos trames de données sont numériques afin que nous ne puissions pas transmettre de chaînes à un modèle d'apprentissage
‫automatique.
‫C'est donc ce sur quoi nous travaillons pour un temp.
‫Voyons lequel avons-nous vérifié avant ?
‫Était-ce l'État ?
‫Beau.
‫Vérifions l'état du point Sadaf Temp.
‫Regardez les catégories, merveilleux.
‫Oh, il y a le vieux Wyoming fidèle.
‫Criez au Wyoming et à tous les autres États, d'où que vous veniez et à tous les autres pays, pour être honnête,
‫car c'est sur Internet.
‫Très bien.
‫Nous avons donc des catégories ici.
‫Et ce que cela va faire, c'est se souvenir quand nous avons fait le décompte des valeurs d'état.
‫Tu te souviens quand on a fait ça ?
‫Donc, si nous devions passer en revue tout cela, car rappelez-vous comment nous avons fait ici et il
‫y a quelques petites choses, nous venons de les couvrir et vous allez, expliquez-les comme ordonnées signifie qu'elles sont maintenant ordonnées.
‫Voyez comment l'ordre alphabétique a a, a, a, c, b et a B.
‫Ceux-ci ne sont pas classés ici alors qu'ils sont classés par leurs comptes de valeur, mais essentiellement, ce qui est
‫fait, c'est de les transformer de chaînes en catégories.
‫Donc, cela va être attribué lorsque nous avons appelé cela.
‫Il va attribuer une valeur numérique à chaque catégorie.
‫Alors maintenant, en regardant ça, ça n'a pas vraiment de sens, n'est-ce pas ?
‫Parce que ceux-ci ressemblent toujours à des cordes.
‫Cependant, sous le capot, les pandas les échangent comme des nombres.
‫Ainsi, l'Alabama pourrait en être un, l'Alaska pourrait en être un, l'Arizona pourrait en être trois.
‫Et nous pouvons vérifier cela en allant, avez-vous une catégorie d'état point, chat quatre ?
‫Nous accédons donc au chat.
‫Rappelez-vous comment nous accédons à la date et à l'heure en utilisant DETI ?
‫Eh bien, nous accédons maintenant à la catégorie des codes DOT.
‫Bon, maintenant nous avons un moyen d'accéder à notre trame de données.
‫Au moins toutes les valeurs de chaîne.
‫À droite.
‫Ont été maintenant convertis en catégories car voyez ici, nous parcourons notre cadre de données et nous avons déterminé s'il s'agissait
‫d'une chaîne ou non.
‫Et nous avons changé leur type de données en deux catégories et nous leur avons donné un ordre.
‫Alors maintenant, nous avons toutes ces catégories ici et nous avons un moyen d'accéder à la valeur numérique.
‫Pas ça, hé, je me frotte les mains, je vais sortir d'ici parce que je suis vraiment excité.
‫Mais même si nous avons un moyen d'accéder à nos données est numérique.
‫Nous avons encore tout un tas de valeurs manquantes.
‫Alors écrivons ceci.
‫Rendons grâce.
‫Alors merci à Pendas.
‫Catégories.
‫Nous avons maintenant un moyen d'accéder à toutes nos données sous forme de nombres.
‫Beau.
‫Mais nous avons encore un tas de données manquantes.
‫Regardons ce chèque.
‫Données manquantes.
‫Nous avons donc Dhaif Tambe. Le point est maintenant un point.
‫Maintenant, obtenons quelques ratios ici.
‫À droite.
‫Divisons-le donc par la longueur, la trame de données.
‫Nous n'avons donc aucune valeur manquante dans ces colonnes ici car ce sont tous des zéros et puis nous avons
‫OK, donc il ne manque pas grand-chose là-bas, mais la bande d'utilisation a 80 pour cent de données manquantes, 85 pour cent de données manquantes,
‫81 pour cent.
‫Données manquantes, 52 %.
‫Alors oh.
‫Quatre vingt treize.
‫Mon Dieu.
‫Peut-être qu'il se passe quelque chose là-bas.
‫Nous serions probablement obligés de le faire s'il s'agissait d'un ensemble de données dans le mur sur lequel nous travaillions avec un client, peut-être que nous
‫leur demanderions.
‫Mais comme il s'agit de Kagle, accéder à un expert en la matière est probablement assez difficile sur cet ensemble de données.
‫Ce sont donc des choses que nous pourrions explorer un peu plus, mais nous avons pour mission de créer un modèle d'apprentissage
‫automatique.
‫Donc, alors que nous pourrions avoir à faire ensuite, c'est remplir ces valeurs manquantes.
‫Mais avant cela, puisque nous avons apporté quelques modifications à notre D. F. temp, nous allons l'enregistrer dans un nouveau fichier CSV.
‫Donc, si nous devions simplement démarrer ce bloc-notes à partir de zéro, nous pouvons simplement importer notre cadre de données manipulé et
‫commencer exactement là où nous en sommes maintenant.
‫Sauvegardez donc les données prétraitées.
‫Et allez exporter la trame de données temporaire actuelle, donc nous allons passer à D. F. tenté de dire, oui, nous le remettrons dans le
‫dossier de données.
‫Alors Bluebook.
‫Bluebook pour les bulldozes, et nous allons l'appeler quelque chose de simple comme essayer de ne pas
‫voir est très beau.
‫Nous voulons indexer les faux des aigles.
‫Sinon, on va trouver des trucs marrants quand on le rahimpour et ensuite on va importer.
‫Données pré-traitées, et maintenant vous pouvez le faire pour n'importe quelle étape à laquelle vous vous trouvez, n'est-ce pas ?
‫Si vous avez apporté des modifications au bloc de données temporaire, j'ai juste décidé de le faire maintenant car cela m'a
‫traversé l'esprit.
‫Vous pouvez le faire à n'importe quel stade où vous vous trouvez.
‫Si vous avez mis à jour certaines colonnes, si vous avez fait de l'ingénierie de fonctionnalités, vous pouvez l'exporter, la réimporter de
‫cette façon.
‫Si vous revenez à une session ultérieure, vous n'avez pas besoin d'effectuer à nouveau ces modifications.
‫Vous n'avez pas besoin d'exécuter votre bloc-notes par le haut.
‫Vous pouvez simplement l'exécuter à partir d'ici, ce qui est écrit.
‫Il a dévolu et vous viendrez.
‫Nous voulons le lire maintenant.
‫Payer pour lire CSB.
‫Cela devrait fonctionner, ils devraient le signaler, et puis si nous allions VDT temp, dot head, nous devrions avoir exactement la
‫même trame de données avec laquelle nous travaillons actuellement.
‫Merveilleux.
‫Et donc, encore une fois, nous nous rappellerons simplement que nous avons beaucoup de valeurs manquantes à gérer.
‫Beau, ce n'est pas parce que nous exportons et réimportons notre diaphragme que nos valeurs manquantes ont
‫été traitées.
‫C'est probablement ce que nous allons faire alors que c'est ce que nous allons
‫faire dans la prochaine vidéo alors que nous travaillons à préparer nos données pour un modèle d'apprentissage automatique, commençons à remplir quelques
‫valeurs manquantes.