Apenas para complementar o código atualizado dessa parte, está dessa forma”
”
import pandas as pd
import numpy as np
base = pd.read_csv(‘credit_data.csv’)
base.describe()
base.loc[base[‘age’] < 0]
# apagar a coluna
base.drop(‘age’, 1, inplace=True)
# apagar somente os registros com problema
base.drop(base[base.age < 0].index, inplace=True)
# preencher os valores manualmente
# preencher os valores com a média
base.mean()
base[‘age’].mean()
base[‘age’][base.age > 0].mean()
base.loc[base.age < 0, ‘age’] = 40.92
pd.isnull(base[‘age’])
base.loc[pd.isnull(base[‘age’])]
previsores = base.iloc[:, 1:4].values
classe = base.iloc[:, 4].values
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy=’mean’)
imputer = imputer.fit(previsores[:, 0:3])
previsores[:, 0:3] = imputer.transform(previsores[:,0:3])
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
previsores = scaler.fit_transform(previsores)”
Executei o código normalmente até a criação de classe e previsores, porém a última parte :
”
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy=’mean’)
imputer = imputer.fit(previsores[:, 0:3])
previsores[:, 0:3] = imputer.transform(previsores[:,0:3])
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
previsores = scaler.fit_transform(previsores)”
Não consegui!
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