‫Được rồi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã sắp xếp sổ ghi chép của mình một chút và chúng tôi biết mình đang thực hiện những bước nào, chúng tôi
‫biết vấn đề mình đang cố gắng giải quyết, chúng tôi biết dữ liệu của chúng tôi đến từ đâu.
‫Chúng tôi biết chỉ số định giá của chúng tôi và các tính năng.
‫Hãy nhập dữ liệu và bắt đầu.
‫Vì vậy, trong trường hợp của tôi, chúng tôi đã nhập nó vào một thư mục có tên là Dữ liệu.
‫Bạn có thể đã tạo một thư mục giống nhau.
‫Vì vậy, khi tôi viết đường dẫn tệp, đường dẫn tệp của bạn có thể khác với đường dẫn của tôi, nhưng đường dẫn tệp của tôi sẽ được
‫gọi là dữ liệu.
‫Vì vậy, hãy làm điều đó và chúng tôi sẽ nhập các bộ đào tạo và xác thực để bắt đầu nếu bạn tự hỏi tại sao chúng tôi nhập chúng
‫cùng một lúc, điều này có vẻ rõ ràng trong video sắp tới, vì vậy bạn sẽ chỉ cần tin tưởng tôi ở thời điểm hiện tại chúng
‫tôi đang nhập cả hai trong một bộ và nếu chúng tôi sử dụng Sách Xanh, chúng tôi có thể
‫sử dụng tính năng tự động hoàn thành tab.
‫Chắc chắn.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đào tạo và xác thực csv.
‫Tuyệt vời.
‫Chúng tôi nhấn shift và nhập.
‫Bây giờ, điều này có thể mất một lúc vì như chúng ta sẽ thấy trong giây lát, đây là một tập dữ liệu khá lớn.
‫Chúng tôi nhận được một cảnh báo.
‫Chúng ta có gì ở đây?
‫D cột cảnh báo.
‫1339 4041 có nhiều loại hỗn hợp.
‫Tùy chọn loại đã chỉ định khi nhập hoặc đặt bộ nhớ thấp bằng false.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đến đây, chúng ta có thể loại bỏ cảnh báo này bằng cách đặt bộ nhớ thấp bằng false.
‫Vì vậy, về cơ bản điều này đang nói là khi gấu trúc đọc CSV, khi chức năng này được khởi tạo, tùy thuộc vào
‫mức độ lớn của tập dữ liệu vì các khung dữ liệu nằm trong RAM, Pandas cố gắng giảm thiểu dung lượng mà
‫chúng chiếm dụng.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đang làm là chúng tôi chỉ thiết lập bộ nhớ thấp bằng false để sử dụng, Này, chúng tôi biết bạn đang
‫cố gắng giảm thiểu dung lượng, nhưng đừng lo lắng quá.
‫Chúng tôi có nhiều dung lượng ram.
‫Vì vậy, điều này sẽ hoạt động.
‫Chúng ta có thể thoát khỏi cảnh báo đó.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây chỉ là nói.
‫Lưu trữ nó theo cách bạn muốn thử và nhập nó.
‫Đừng cố giảm thiểu dung lượng mà bạn đang sử dụng.
‫Tuyệt vời.
‫Và điều đầu tiên chúng tôi có thể làm là đi xuống thông tin để có một chút thông tin về những gì đang xảy ra.
‫Vậy là xong.
‫Chúng ta có thể xem xét điều đó.
‫Đây là tập dữ liệu lớn nhất mà chúng tôi đã làm việc với một khoảng thời gian khá dài.
‫Chúng tôi có 412.698 hàng.
‫Đó là rất nhiều hàng và 53 cột.
‫Nhớ lại.
‫Nếu chúng ta xem các cột của mình, đây là các biến và mô tả của chúng ta.
‫Vì vậy, chúng ta nên có ID bán hàng.
‫Có, đó là ID máy số nguyên không rỗng, là mã định danh cho một máy cụ thể.
‫Máy có thể có nhiều lần bán hàng, do đó, điều đó có nghĩa là một máy có thể được bán nhiều lần trong suốt khung
‫thời gian của chúng.
‫Sau đó, một trong những chúng tôi muốn được chú ý nhất vì đó là một chuỗi thời gian ngoài giá bán.
‫Đó là số máy của chúng tôi đã được bán với giá bao nhiêu là ngày bán.
‫Vì vậy, đây là thời điểm máy đã được bán.
‫Vì vậy, chúng tôi có một cái nhìn về ngày bán này.
‫Thời điểm bán hàng.
‫Xinh đẹp.
‫Được rồi, vậy chúng ta có thể làm gì bây giờ?
‫Vì ngày bán là một ngày, những gì chúng ta có thể muốn làm là chuyển nó thành một ngày.
‫Nhưng chúng tôi sẽ không làm điều đó vì tôi muốn chứng minh điều gì đó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thiết lập một âm mưu bởi vì đây là những gì chúng tôi thường làm khi mới bắt đầu.
‫Bất kỳ loại dự án nào cũng cố gắng thực hiện một số hình dung.
‫Nhìn vào cái này, có rất nhiều thứ đang diễn ra ở đây, phải không?
‫Giống như bạn chỉ có thể nhìn vào điều này.
‫Điều này thật khó để suy luận nếu bạn giống tôi và bạn chỉ nhìn vào danh sách các từ và số và bạn
‫chỉ muốn, Ồ, tôi cần phải hình dung mọi thứ.
‫Tôi cần phải nhìn vào mọi thứ.
‫Nhưng chúng ta có thể thấy thực sự chúng ta có thể thấy gì từ điều này?
‫Vì vậy, chúng tôi đã có 412.698 mục nhập.
‫Đây không phải là null.
‫Chúng tôi thấy rằng chúng tôi đã thiếu một số giá trị, đặc biệt là cho băng tần sử dụng, bất kể đó là gì.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi tính đến phạm vi sử dụng từ điển dữ liệu của mình, hãy tính toán giá trị thấp, trung bình, cao, so sánh
‫số giờ bán máy cụ thể này với mức sử dụng trung bình cho mô hình cơ sở tính phí.
‫Vì vậy, phí dựa trên thực sự là một tính năng khác.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Sự kết hợp này của mô tả mô hình phí, xa hơn.
‫Chúng tôi có một vài thông tin ở đây về máy ủi của chúng tôi.
‫Đúng.
‫Vì vậy, đây thực sự là một tập dữ liệu khá tốt.
‫Nhưng chúng ta có thể nói rằng đối với băng tần sử dụng, có một vài giá trị bị thiếu khá nhiều vì chỉ có 73.670 đối tượng không
‫rỗng.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là có 412,698 trừ đi các giá trị bị thiếu đó.
‫Và chúng ta có thể tìm ra điều đó thực sự trước khi lập kế hoạch, hãy tìm hiểu điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có DF là A, đây là cách chúng tôi sẽ kiểm tra.
‫Nếu không có giá trị nào.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, băng tần sử dụng có 339.028 giá trị bị thiếu.
‫Biết những gì chúng ta biết về các mô hình học máy, đó là điều chúng ta sẽ phải quan tâm trước
‫khi có thể xây dựng một mô hình.
‫Nhưng chúng ta hãy thúc đẩy về phía trước.
‫Hãy lập biểu đồ vì chúng tôi đang cố gắng dự đoán giá bán và chúng tôi biết rằng dữ liệu của chúng tôi là một chuỗi thời gian.
‫Những gì chúng tôi có thể muốn xem là một cái gì đó giống như so sánh ngày bán với giá ưu đãi.
‫Và bởi vì có rất nhiều hàng ở đây, nếu chúng ta làm điều đó, nếu chúng ta thử một biểu đồ, tất cả các điểm dữ liệu này
‫trong một biểu đồ, bởi vì bạn tưởng tượng cố gắng vẽ 412.000 điểm trên một biểu đồ, máy tính của bạn sẽ có khoảng thời
‫gian khó khăn.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm khoảng 1000 hoặc lâu hơn.
‫Tại sao không?
‫Đi nào.
‫Ngày bán.
‫Chúng tôi đi đây, chúng tôi sẽ thực hiện một nghìn đầu tiên.
‫Làm thế nào về điều đó?
‫Đó là một con số khá lớn.
‫Chúng tôi muốn làm giá bán.
‫Và nếu bạn muốn tìm ra tên của các cột khác nhau và ghi nhớ, bạn luôn có thể tìm các cột.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đang làm ở đây, chúng tôi đang tính ngày bán, dù ở đâu, bán, ngày ở đó, đó là nếu chúng tôi
‫đến từ điển dữ liệu của mình, đây là nơi chúng tôi muốn tham khảo.
‫Vì vậy, thời gian bán, ngày mà nó được bán cũng như giá bán.
‫Bây giờ nó có trong từ điển dữ liệu của chúng tôi không?
‫Tôi nghĩ đó là thực tế khá đơn giản giá bán hàng là gì.
‫Ồ, chúng ta bắt đầu.
‫Giá bán.
‫Chi phí bán hàng tính bằng đô la Mỹ.
‫Vì vậy, chúng ta hãy kiểm tra nó ra.
‫Hãy kiểm tra xem khi nào những thứ này được bán, chúng ta sẽ đặt ngày bán trên trục x
‫bởi vì hãy nhớ rằng, phân tán là x, y và giá ưu đãi trên trục Y.
‫Vì vậy, chúng ta hãy kiểm tra nó ra.
‫chúng ta có gì ở đây nào?
‫Ồ, chúng ta đã có dấu bằng.
‫Tốt.
‫Vì vậy, bạn thấy ở đây, chúng tôi đã cố gắng xuống dưới cùng để đặt ngày bán hàng nghìn ví dụ đầu tiên.
‫Vì vậy, đây là lý do tại sao cốt truyện của chúng tôi trông hơi thú vị và nó chỉ đang cố gắng hoàn thành nếu
‫chúng tôi xem ngày bán DataFrame DF của chúng tôi.
‫Đó là những gì nó đang cố gắng vẽ trên trục x nếu chúng ta nhìn vào phần nghìn đầu tiên.
‫Nó đang cố gắng vẽ tất cả các giá trị này dọc theo đây để bạn có thể thấy nó trông giống như
‫một đoạn mã vạch lớn và sau đó chỉ là một đoạn văn bản màu đen lớn ở đó.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là hãy vẽ một biểu đồ vì chúng ta luôn muốn kiểm tra sự phân phối, tức là sự
‫lan truyền dữ liệu của càng nhiều biến số càng tốt.
‫Nhưng trong trường hợp này, tại sao không bán giá?
‫Vì đó là biến mục tiêu của chúng tôi.
‫Giá bán vậy.
‫Và bây giờ, một lần nữa, nếu nó có vẻ không có cấu trúc, thì điều tôi đang làm ở đây, đó là bởi vì nó thực sự giống như có
‫rất nhiều cách khác nhau để bạn có thể khám phá một tập dữ liệu.
‫Một trong những điều tốt nhất tôi thích là chỉ kiểm tra thông tin DFM để xem có bất kỳ giá trị nào không.
‫Vì vậy, chúng tôi biết NULL là trong một giá trị bị thiếu.
‫Vậy ta biết có bao nhiêu giá trị còn thiếu.
‫Kiểm tra các cột.
‫Vẽ một trong những cột quan trọng nhất từ bây giờ.
‫Tôi vừa chọn ngày bán vì đây là một bài toán theo chuỗi thời gian, hãy vẽ một trong những
‫cột quan trọng nhất so với giá ưu đãi hoặc so với cột mục tiêu và sau đó thực hiện phân phối một vài cột mà bạn
‫chọn.
‫Đây là những điều tôi thích làm khi lần đầu khám phá một tập dữ liệu.
‫Nhưng những gì chúng ta có thể thấy ở đây, chúng ta có thể thấy hầu hết giá bán của chúng tôi đều dưới 20.000 USD.
‫Vì vậy, cột lớn nhất ở đây, hoặc không phải hầu hết, nhưng là một phần lớn.
‫Một phần lớn.
‫Và sau đó chúng tôi có một số dưới 30.000.
‫Hãy cứ giả sử rằng 30.000, 40.000, và sau đó nó cứ tiếp tục phát triển và
‫ngày càng ít đi và không có nhiều thứ có giá lên đến 100.000 USD.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đang xem xét ở đó.
‫Được rồi, bây giờ.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là vì những ngày này không thực sự ở định dạng mà chúng tôi muốn.
‫Vì vậy, hãy xem cách chúng ở trong đối tượng loại D.
‫Khi xử lý Chuỗi thời gian, bạn muốn càng nhiều thông tin được mã hóa theo ngày tháng càng tốt.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Một cách nhỏ mà chúng ta có thể làm.
‫Đây được gọi là ngày trôi qua.
‫Vì vậy, hãy xem điều này trông giống như những ngày tháng trôi qua.
‫Vì vậy, khi chúng tôi làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian, tôi muốn làm phong phú hơn.
‫Thành phần ngày và giờ càng nhiều càng tốt, bạn có thể nghĩ, Chà, chúng ta làm điều đó bằng cách nào?
‫Vâng, hãy đặt nó ở đây.
‫Chúng tôi có thể làm điều đó bằng cách cho gấu trúc biết cột nào của chúng tôi.
‫Có ngày tháng trong đó.
‫Đang sử dụng.
‫Tham số ngày trong quá khứ.
‫Tuyệt vời.
‫Và điều này sẽ làm là biến bất kỳ cột nào chúng ta chuyển qua để chuyển ngày thành đối tượng thời gian ngày.
‫Vì vậy, trước tiên chúng ta hãy xem những gì là.
‫Một ngày giờ.
‫Đối tượng và gấu trúc.
‫Tôi đến đây Dấu thời gian hai ngày giờ để bạn có thể tìm hiểu nhiều thứ khác nhau.
‫Ngày gì?
‫Thời gian ở đây là ngày giờ.
‫Dấu thời gian đối tượng tương đương với Ngày giờ của Python và có thể trao đổi với nó trong hầu hết các
‫trường hợp.
‫Được chứ.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, về cơ bản khi chúng ta chạy điều này, chúng ta hãy làm lại, nhập lại dữ liệu, nhưng lần này sẽ trôi qua ngày tháng.
‫Hãy nhớ, nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Vì vậy, PD đã đọc CSV và chúng ta sẽ đi cuốn sổ vòng lặp dữ liệu cho máy ủi đánh dấu và chúng ta sẽ đi đào tạo.
‫Hãy thử một không hợp lệ.
‫Xem chúng tôi v tuyệt vời.
‫Nhưng lần này chúng ta sẽ vượt qua nó.
‫Bộ nhớ thấp bằng false nên chúng tôi không có cảnh báo đó.
‫Và sau đó chúng ta sẽ vượt qua nó, vượt qua ngày tháng và chúng ta sẽ chuyển nó vào ngày bán tên cột.
‫Tại sao?
‫Bởi vì đó là nơi hẹn hò của chúng ta.
‫Và vì vậy hãy lưu ý những gì đây là.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi hẹn hò, đó là một đối tượng loại D.
‫Chúng ta có thể chỉ đặt một chút ở đây D loại D, loại o.
‫Vì vậy, khi chúng tôi làm điều này, chúng ta hãy xem sự khác biệt là gì.
‫Bây giờ điều này sẽ ghi đè khung dữ liệu ban đầu của chúng tôi để chúng tôi có thể tiếp tục.
‫Ngày bán DFCS Loại chấm D.
‫Ah, đó là một chút thú vị.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta làm df saudade?
‫Nó trông như thế nào?
‫Bạn đã không ra khơi năm 2000 đầu tiên?
‫Aha.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, nếu chúng ta lên đây.
‫Chúng tôi có saoudite.
‫Xem làm thế nào họ trông như thế này.
‫Những gì PANDAS đã làm là bởi vì chúng tôi đã chuyển nó qua ngày tháng, nó đã vượt qua tất cả các giá trị
‫trong cột Saoudite và chuyển đổi chúng thành kiểu này.
‫Vì vậy, chúng ta có năm, tháng, ngày và chúng ta có thể thấy rằng kiểu dữ liệu là ngày giờ.
‫64 và nếu bạn đã sử dụng Google.
‫So sánh hai điều này bởi vì bạn có thể tự hỏi tại sao nó có giá trị khác ở đây so với
‫ở đây?
‫Bạn sẽ thấy rằng trong NumPy hai cái này tương đương nhau.
‫Vì vậy, bạn sẽ chỉ cần nghe lời của tôi cho nó.
‫Bạn có thể Google nó.
‫Chúng tôi thực sự có thể làm điều đó để tôi có thể chứng minh cho bạn.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đây.
‫Điều khiển C vậy kiểu dữ liệu là gì?
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Thời gian đó 64 là một loại d chung trong khi duy trì là một thời gian cụ thể.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Đây là Stack Overflow.
‫Vì vậy, đây chỉ là một quy trình làm việc, phải không?
‫Khi bạn không nhận được thứ gì đó, chúng ta sẽ bắt đầu.
‫MP D-type date time 64 tương đương với loại trống.
‫Đó là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫Nhưng bây giờ khi ngày tháng của chúng ta đã trôi qua, chúng ta hãy làm theo cùng một cốt truyện mà chúng ta đã làm trước đây.
‫Vì vậy, hình x bằng với các ô con của âm mưu.
‫Tuyệt vời.
‫Và chúng tôi sẽ làm điều tương tự.
‫X không phân tán.
‫Chúng tôi thực sự sẽ hoàn thành video này sau một giây, vì chúng tôi thực sự đang đi gấp.
‫Đúng.
‫Chúng tôi đang học.
‫Chúng tôi đang khám phá.
‫Giá ưu đãi, và sau đó chúng ta sẽ đi đến đây.
‫Chúng tôi sẽ làm một nghìn và xem những gì trông khác nhau.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, hãy xem ở đây, tôi sẽ xuống dưới cùng ngay bây giờ thay vì khi chúng ta quay
‫lại đây, chúng ta chỉ có một đống màu đen vì chúng ta đang cố gắng đặt tất cả những thứ này xuống đó vì cột Saudade của chúng ta hiện đã
‫ở dạng của lô bản đồ đối tượng datetime.
‫Lib có thể xem xét kiểu dữ liệu một cách thông minh và sau đó vẽ biểu đồ cho phù hợp.
‫Vì vậy, chúng tôi có giá ở đây để chúng tôi có thể thấy có rất nhiều doanh số bán hàng, có thể là năm 2005, một cái gì
‫đó đã xảy ra, vì vậy không có nhiều doanh số bán hàng trong năm 2005, 2008, tôi tin rằng đó có thể là khủng hoảng tài chính hoặc đại loại như
‫vậy.
‫Vì vậy, không có quá nhiều doanh số bán hàng ở đây.
‫Và một lần nữa, đó là giữa năm 2008, 2009.
‫Chúng ta có thể thấy doanh số bán hàng cao nhất được thực hiện chỉ trong năm 2007.
‫Và sau đó, có rất nhiều doanh số bán hàng vào khoảng giữa năm 2009 và 10.
‫Nhưng một lần nữa, điều này không thực sự cho chúng ta biết quá nhiều, phải không?
‫Chúng tôi chỉ biết ý tưởng về những gì đang xảy ra.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét một lần nữa.
‫Kiểm tra nó ra.
‫Bạn chưa nghe nói?
‫Đây là công ty dữ liệu của chúng tôi mà chúng tôi đang làm việc cùng.
‫Chúng tôi có ID bán hàng, giá bán hàng, một loạt các cột khác nhau ở đây.
‫Và chúng ta có thể thấy rằng có rất nhiều giá trị bị thiếu.
‫Và nếu chúng tôi muốn tìm hiểu thêm về chiều rộng tấm đệm gầm có nghĩa là gì, hãy nhớ rằng, chúng tôi có từ điển
‫dữ liệu của mình.
‫Chúng tôi có thể có một cái nhìn ở đây.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Cấu hình máy, chiều rộng của ngành nghề bánh xích.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã thực hiện một chút khám phá.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là sắp xếp khung dữ liệu của mình theo ngày bán và sau đó tiếp tục từ đó, thực hiện thêm một số
‫thay đổi.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ làm điều đó trong video tiếp theo, nhưng nếu không, hãy khám phá khung dữ liệu, nhập nó và
‫cố gắng vượt qua các ngày có ngày bán và không vượt qua ngày và kiểm tra sự khác biệt về loại dữ liệu khi
‫bạn làm và không vượt qua ngày tháng.