trader_tsf 에서 데이터 전처리와 모델 학습 시 오류가 발생하는 경우

• 웹표준수호자 8일 전 2025.06.11 02:16
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python

from trader_tsf import *



# 데이터 로드 및 전처리

data = load_data('데이터 경로')

data = preprocess_data(data)

ValueError: Invalid input shape for preprocessing.

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나우호스팅 　8일 전



trader_tsf 패키지에서 데이터 전처리 단계에서 오류가 발생하는 경우, 데이터의 형태가 정확히 다음과 같은 조건을 만족해야 합니다.

1. 데이터는 pandas DataFrame 형태여야 합니다.
2. 데이터의 열 이름은 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume' 중 하나여야 합니다.
3. 데이터의 열 수는 5개여야 합니다.
4. 데이터의 열 값은 숫자형태여야 합니다.

만약 데이터의 형태가 맞지 않는다면, 데이터를 수정하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터를 pandas DataFrame 형태로 변환합니다.
2. 데이터의 열 이름을 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume' 중 하나로 변경합니다.
3. 데이터의 열 수를 5개로 변경합니다.
4. 데이터의 열 값을 숫자형태로 변환합니다.

예를 들어, 다음 코드를 사용하여 데이터를 수정할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
python

import pandas as pd



# 데이터 로드

data = pd.read_csv('데이터 경로')



# 데이터의 열 이름을 변경합니다.

data = data.rename(columns={'열 이름': 'open'})



# 데이터의 열 수를 5개로 변경합니다.

data = data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']]



# 데이터의 열 값을 숫자형태로 변환합니다.

data = data.apply(pd.to_numeric)



이러한 방법으로 데이터의 형태를 수정하여 trader_tsf 패키지에서 데이터 전처리 단계에서 오류가 발생하지 않도록 할 수 있습니다.

2025-06-11 02:17

<br /> <br /> trader_tsf 패키지에서 데이터 전처리 단계에서 오류가 발생하는 경우, 데이터의 형태가 정확히 다음과 같은 조건을 만족해야 합니다.<br /> <br /> 1. 데이터는 pandas DataFrame 형태여야 합니다.<br /> 2. 데이터의 열 이름은 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume' 중 하나여야 합니다.<br /> 3. 데이터의 열 수는 5개여야 합니다.<br /> 4. 데이터의 열 값은 숫자형태여야 합니다.<br /> <br /> 만약 데이터의 형태가 맞지 않는다면, 데이터를 수정하는 방법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> 1. 데이터를 pandas DataFrame 형태로 변환합니다.<br /> 2. 데이터의 열 이름을 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume' 중 하나로 변경합니다.<br /> 3. 데이터의 열 수를 5개로 변경합니다.<br /> 4. 데이터의 열 값을 숫자형태로 변환합니다.<br /> <br /> 예를 들어, 다음 코드를 사용하여 데이터를 수정할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import pandas as pd<br /> <br /> # 데이터 로드<br /> data = pd.read_csv('데이터 경로')<br /> <br /> # 데이터의 열 이름을 변경합니다.<br /> data = data.rename(columns={'열 이름': 'open'})<br /> <br /> # 데이터의 열 수를 5개로 변경합니다.<br /> data = data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']]<br /> <br /> # 데이터의 열 값을 숫자형태로 변환합니다.<br /> data = data.apply(pd.to_numeric)<br /> [/code]<br /> <br /> 이러한 방법으로 데이터의 형태를 수정하여 trader_tsf 패키지에서 데이터 전처리 단계에서 오류가 발생하지 않도록 할 수 있습니다.