Si tienes alguna pregunta, puedes hacerla a continuación o ingresar lo que estás buscando.
Para cada ciudad, quiero crear una nueva columna que sea la escala minmax de otra columna (edad). Intenté esto y obtengo el mensaje de error El input contiene el infinito o un valor demasiado grande para el tipo de dato (‘float64’). cols=[‘age’] def f(x): scaler1=preprocessing.MinMaxScaler() x[‘age_minmax’] = scaler1.fit_transform(x[cols]) return x . . . Read more
Tengo dos marcos de datos de la siguiente manera. df1: A B C D E F 1 2 3 x y z df2: A B C G H I 4 5 6 p q r Quería hacer tres marcos de datos utilizando estos dos de la siguiente manera. ndf1: A . . . Read more
He estado intentando cambiar el tamaño de las imágenes (específicamente archivos nrrd). Probé el siguiente código en archivos JPEG y PNG normales y funciona. data_path = r’H:\Usuario\Código\Datos de Prueba\Datos de Prueba’ path_open_patients = glob.glob(data_path + ‘\\’ + ‘*’) for patient in tqdm.tqdm(path_open_patients): dirs = os.listdir(patient) for item in dirs: if . . . Read more
Actualmente estoy trabajando en datos de buques marítimos para predicciones. En la etapa de preprocesamiento se me pide transformar la variable de Longitud (metros) para que se ajuste a la variable de Tonelaje Bruto. La fórmula del Tonelaje Bruto se da por GT = Volumen (metros cúbicos) x K. donde . . . Read more
Estoy teniendo problemas para entender cómo transformar mis datos para alimentar a la red (creo que una red LSTM ayuda, ya que mis datos son principalmente de series temporales y también tienen alguna información temporal). Aquí está el formato de los datos: enlace. Las primeras 6 columnas representan un segundo . . . Read more