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Olá, Fabio
O primeiro exemplo funcionou, mas o segundo não foi; não sei se fiz algo errado, mas segue:
“acoes_df = pd.DataFrame()
for acao in acoes:
acoes_df[acao] = yf.download(acao, start=’2015-01-01′)[‘Close’]”Erro:
”
—————————————————————————
NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-e1b7ac73c941> in <module>()
1 acoes_df = pd.DataFrame()
—-> 2 for acao in acoes:
3 acoes_df[acao] = yf.download(acao, start=’2015-01-01′)[‘Close’]NameError: name ‘acoes’ is not defined”
Olá, Fabio
Entendo perfeitamente e obrigado pela disposição e ajuda; mas de qualquer forma, consegui resolver; eu basicamente ajustei formato de data, deixei no formato ano-mes-dia; tal como é usado na língua inglesa nos EUA; que é a base do Python (ao menos pelo que pesquisei); e acabou dando certo. Recentemente comprei alguns livros para me aprofundar ainda mais.
Olá, Fabio
Fiz alguns teste, mas o erro persiste. O formato das datas estão em mês/dia/ano (Ex: “1/2/2021”, “1/4/2021”, “1/5/2021″,”2,307”) .
Tentei alguns códigos, mas o erro persiste:
- ” dataset[‘Data’] = pd.to_datetime(dataset[‘Data’], format=’%m-%d-%Y’) “
Erro: ” ValueError: time data ‘1/2/2021’ does not match format ‘%m-%d-%Y’ (match)”
- ” dataset[‘Data’] = pd.to_datetime(dataset[‘Data’], format=’%b-%d-%Y’)
Erro: ” ValueError: time data ‘1/2/2021’ does not match format ‘%b-%d-%Y’ (match)”
- ” dataset[‘Data’] = pd.to_datetime(dataset[‘Data’], format=’%b-%d-%YYYY’) “
Erro: “ValueError: time data ‘1/2/2021’ does not match format ‘%b-%d-%YYYY’ (match)”
Olá, Fabio. No Google Colab, está funcionando normalmente; porém eu criei um Jupyter Notebook para digitar os códigos para assim fixar o aprendizado; da primeira vez aparecia esse erro que coloquei acima; acabei de tentar de novo; porém dessa vez apenas fica carregando.
Ah entendi, então vou revisar, pelo menos a parte de execução dos códigos.
Outra coisa: nesse link, não encontrei os scripts dos códigos..
Boa tarde,
O link é esse: https://drive.google.com/drive/folders/1Rfu_9-UhtoUASY40rYd1YWlPWqFEqcBL ?
Olá Fabio,
Fiz aqui e deu certo, obrigado. Mas uma dúvida, no exemplo que mandei que deu certo (credit_data), o endereço do diretorio era o mesmo daquele que deu errado (risco_credito), porém o código foi executado sem problemas, tem algum motivo, para ele ter executado um normalmente e não o outro?
Olá Fábio, se você não sabe, dirá eu que sou novo nessa área rsrs
Ao que parece, agora deu certo. Segue print. Me apareceu um novo problema, mas já abri outra postagem no fórum. Muito obrigado Fabio.
E uma duvida: eu consigo executar esses códigos em outro lugar, como no Jupyter, por exemplo?
Fabio,
Desinstalei e instalei novamente, porém ao inicializar o Spyder, a tela ficou bem diferente.
Poderia me auxiliar para deixar conforme estava anteriormente?
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’] = 40.92pd.isnull(base[‘age’])
base.loc[pd.isnull(base[‘age’])]previsores = base.iloc[:, 1:4].values
classe = base.iloc[:, 4].valuesfrom 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!
Segue print
