error al seguir el codigo | Machine Learning: clasificación entre bastidores | Alura Latam

estoy siguiendo el modulo de machine learning y en la parte de la elaboración del modelo knn me sale el siguiente error que es por que no hay la misma cantidad de columnas para estandarizar , como puedo resolverlo ?

Xmaria_std= scaler.transform(pd.DataFrame(Xmaria, columns=x.columns))

AssertionError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/internals/construction.py in _finalize_columns_and_data(content, columns, dtype) 968 try: --> 969 columns = _validate_or_indexify_columns(contents, columns) 970 except AssertionError as err:

5 frames AssertionError: 38 columns passed, passed data had 39 columns

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/internals/construction.py in finalize_columns_and_data(content, columns, dtype) 970 except AssertionError as err: 971 # GH#26429 do not raise user-facing AssertionError --> 972 raise ValueError(err) from err 973 974 if len(contents) and contents[0].dtype == np.object:

ValueError: 38 columns passed, passed data had 39 columns

Hola Saulo, el error que estás viendo se produce cuando intentas transformar tu DataFrame 'Xmaria' a una escala estándar usando el objeto 'scaler'. Parece que tu DataFrame 'Xmaria' tiene una columna adicional que no estaba presente en los datos con los que se ajustó el 'scaler'. :O

Una posible solución a este problema sería verificar las columnas de tu DataFrame 'Xmaria' y compararlas con las columnas de tu DataFrame 'X'. Si hay una columna adicional en 'Xmaria', deberías eliminarla antes de usar el método 'transform'. Aquí te dejo un ejemplo de cómo podrías hacerlo:

# Obtén la lista de columnas en 'X'
cols_X = X.columns

# Obtén la lista de columnas en 'Xmaria'
cols_Xmaria = Xmaria.columns

# Encuentra las columnas adicionales en 'Xmaria'
cols_to_drop = [col for col in cols_Xmaria if col not in cols_X]

# Elimina las columnas adicionales de 'Xmaria'
Xmaria = Xmaria.drop(columns=cols_to_drop)

# Ahora puedes transformar 'Xmaria' sin problemas
Xmaria_std = scaler.transform(Xmaria)

Este código eliminará cualquier columna en 'Xmaria' que no esté presente en 'X', lo que debería permitirte usar el método 'transform' sin problemas. Por favor, ten en cuenta que este es solo un ejemplo y es posible que necesites ajustarlo para que funcione correctamente en tu caso. :)

Cualquier cosa, puedes mandar el código por aqui para que vea y consiga ayudarte mejor <3

Abrazo y buenos estudios!

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