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Los que saben de SQL al hacer
activity.merge(people, on = ‘people_id’, how = ‘inner’),
seria como hacer un INNER JOIN
IMPORTANTE:
El problema es que la tabla activity tiene mas filas que la tabla people, entonces al hacer el inner join los espacios vacios se autollenaran con los datos de la ultima fila de la tabla people.Les recomiendo que hagan:
consolid.tail() y con eso se daran cuenta que los ultimos registros tienen los mismos datos respecto a la tabla people, ya que se autollenan de acuerdo al ultimo registro.

Les comparto un artículo interesante sobre otros métodos de imputación.

Utilizar pd.get_dummies() o de la librería sklearn.preprocessing utilizar LabelEncoder y OneHotEncoder

NO se debio renombrar la columna darte de dataframa activity, se debio mantener su nombre y hacer el merge de suna forma simple y directa, es decir
activity.merge(people), haciendolo asi se juntan teniendo en cuenta las columnas con el mismo nombre, en este caso que tengan tanto people_id como date, asi se obtiene un DataFrame con datos mas reducidos y especificos con los que se puede trabajar sin problemas

No es necesario convertir las variables de tipo booleano a 1 y 0, keras entiende que True y Falso son variables de tipo booleano y realiza su aprendizaje sin problemas

Es interesante pensar cuáles serán los valores numéricos por lo que vamos a reemplazar los ´objetos´ talvez sería una buena idea trabajar con valores negativos para separar los objetos de los números que simbolizan un dato de una categoria.