У меня есть два отдельных файла csv, которые я читаю в кадре данных pandas. Я уже сделал небольшую очистку и объединил таблицы по столбцу даты. У меня есть еще один столбец под названием «ExerciseTime», и я преобразовал импортированный формат времени времени дня, когда выполнялись упражнения, в формат с плавающей запятой, то есть с 22:30:00 (22:30) до 22,5 (значение с плавающей запятой).
Я хочу провести сплит-анализ тренировки/тестирования, сравнивая время тренировки в день с качеством сна (это мои данные о подключении Garmin и данные о цикле сна). В настоящее время очень мало точности/корреляции, но я подозреваю, что если я сделаю столбец «ExerciseTime» фиктивными переменными по часам, это может помочь. Я хочу преобразовать все значения в столбце в целые значения (округление вверх и вниз) и хочу игнорировать любые случаи, когда есть нули (дни, когда я не тренировался). В настоящее время я получаю сообщение об ошибке, когда использую следующую формулу:
JoinedTables = JoinedTables[JoinedTables.ExerciseTime.astype(int)]
Как лучше всего игнорировать нули и преобразовывать значения с плавающей запятой в целые числа?
Кроме того, если кто-нибудь знает о лучших предикторах моделей типов для использования с данными этого типа, я был бы признателен за любые идеи, поскольку я все еще новичок в этом. У меня есть другие точки данных, такие как «Общая продолжительность упражнений», «Употреблял ли я алкоголь перед сном», «Тип упражнений в тот день», «Фаза Луны в тот день», которые я хотел бы также включить и посмотреть, есть ли какие-либо статистические данные. значительное влияние на качество моего сна.
