[Heitor Tonet]

Certo, então pode me ajudar com a função baixo, ela é para detectar e remover os outliers, mas e se eu quiser substituir os outliers pela media ou mediana, como ficaria a função?

# Função para remover os outliers
def remover_outlier(in_data,in_col):

first_quantile = in_data[in_col].quantile(0.25)
third_quantile = in_data[in_col].quantile(0.75)
iqr = third_quantile – first_quantile
upper_limit = third_quantile + 1.5 * iqr
lower_limit = first_quantile – 1.5 * iqr
in_data.loc[(in_data[in_col]>upper_limit), in_col] = upper_limit
in_data.loc[(in_data[in_col]<lower_limit), in_col] = lower_limit
return in_data

for i in variaveis_numericas:
scania = remover_outlier(scania, i)

[Heitor Tonet]

Obrigado, consegui resolver.

[Heitor Tonet]

professor, novamente deu errado quando vou gerar as imagens, chega nesse código

imgs = glob.glob(‘{}*.png’.format(dir_resultados))
for i, img in enumerate(imgs):
resultado = cv2.imread(img)
print(img)
cv2_imshow(resultado)

e não aparece nada, e nem mensagem de erro

[Heitor Tonet]

Obrigado, deu certo

[Heitor Tonet]

Estou com o mesmo erro, mas na hora de converter para array, previsoes = previsoes.values ele da erro também, o que faço?

[Autor]

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