In [1]:
%pwd
Out[1]:
'C:\\Users\\Chrisi\\Desktop\\Studium\\BigDataScience\\sose17-small-data\\python\\traffic-prediction'
In [17]:
#import src.misc.split_train_valid_notRandom as split
import src.vector_gen.generateCurrentSituationWithTime as gcswt
import src.vector_gen.generateCurrentSituationVector as gcsv
import src.vector_gen.generateTimeInformationVector as gtiv
import src.vector_gen.generateWeatherVectors as gwv
import src.vector_gen.generate_VectorY as vecY
import pandas as pd
trajectories_df = pd.read_csv('../../dataset/training/trajectories(table 5)_training.csv')
weather_df = pd.read_csv('../../dataset/training2/weather (table 7)_training_update.csv')
#x = gwv.generate_TimeInformationCurrentSituationWeatherVectors(trajectories_df,weather_df)
#x = gwv.prepare_weather_df(weather_df)
#x = gtiv.generate_timeInformation_df(trajectories_df)
x = gcsv.generate_x_df(trajectories_df)
y = vecY.generate_VectorY_df(trajectories_df)
#split.split_dataset(df_X=x, df_Y=y , train=0.9, test=0.1, validation=0.0)
1092
In [19]:
y
Out[19]:
(0, A2)
(0, A3)
(0, B1)
(0, B3)
(0, C1)
(0, C3)
(1, A2)
(1, A3)
(1, B1)
(1, B3)
...
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(4, B3)
(4, C1)
(4, C3)
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(5, A3)
(5, B1)
(5, B3)
(5, C1)
(5, C3)
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