Cómo crear un data set
Para ello tenemos la posibilidad de utilizar el procedimiento .loc(), esto es elegir por etiquetas o por nombres de columnas.
Asimismo tenemos la posibilidad de utilizar el procedimiento .iloc() para escoger la situación de la columna, por poner un ejemplo
La fila en Panda
La fila representa una composición de datos para cualquier dimensión. Afín a array (matriz), pero con ciertas peculiaridades particulares. Compuesta por 2 columnas que se relacionan entre sí: la primordial, donde están los datos y relacionada con una sucesión de etiquetas, el índice.
¿Qué es un marco de datos en R?
Los marcos de datos son el objeto más frecuente para guardar datos en R. En este género de elementos, cada sujeto o fecha se ajusta a una fila y cada columna se ajusta a una variable. En esta clase de composición se tienen la posibilidad de guardar diferentes géneros de datos.
Una pregunta común es cuándo debe utilizar un marco de datos o una matriz en R. Los marcos de datos son construcciones de datos que son muy afines a las matrices, pero con los marcos de datos tiene la posibilidad de tener diversos tipos de datos en las columnas. Por ende, la diferencia radica en que las matrices guardan géneros de datos homogéneos y los marcos de datos guardan géneros de datos heterogéneos. Por servirnos de un ejemplo, suponga que tiene los próximos datos:
Tablas
Las tablas son la manera mucho más simple de hacer un grupo de datos; Todo cuanto debe llevar a cabo es entrar los datos que precisa, añadir sus títulos y hacer las cosas que quiere.
Más tarde, puede cargarlos en la herramienta de visualización de datos de su decisión y empezar a manejar la información.
Preprocesamiento de datos
Bien, volvamos a nuestro grupo de datos. En este paso, ha compendiado sus datos que considera precisos, distintos y representativos para su emprendimiento de inteligencia artificial. El preprocesamiento incluye elegir los datos adecuados de todo el grupo de datos y hacer un grupo de entrenamiento. El desarrollo de conjuntar los datos en este formato perfecto se llama transformación de especificaciones.
- Formato: Los datos se tienen la posibilidad de repartir en distintas ficheros. Por servirnos de un ejemplo, los desenlaces de ventas de distintas países con distintas monedas, lenguajes, etcétera., que tienen que conjuntarse para conformar un grupo de datos.
- Limpieza de datos: en este paso, nuestro propósito es tratar los valores faltantes y remover los letras y números no amigables de los datos.
- Extracción de funcionalidades: en este paso, nos enfocamos en investigar y mejorar la proporción de funcionalidades. En la mayoría de los casos, un integrante del aparato debe saber qué especificaciones importan para la predicción y seleccionarlas para cálculos mucho más veloces y bajo consumo de memoria.
