def __init__(self, fname):
super(TestsForPredicciones, self).__init__()
self.data = funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/6.predicciones_prueba/predicciones_modelo.csv')
#Con esta FALLA la prueba
#self.data = funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/2.separacion_base/y_test.csv')
self.df_inicial= funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/2.separacion_base/X_test.csv')
self.df_final = funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/{}'.format(fname))
def __init__(self, file1, file2, file3):
super(TestFeatureEngineeringMarbles, self).__init__()
#3.imputaciones/X_info_mensual_mes_4_ano_2020.csv
self.data_procesada_info_mensual= funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/{}'.format(file1))
#1.preprocesamiento/base_procesada.csv
self.data_procesada = funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/{}'.format(file2))
#3.imputaciones/X_train
self.data_entrenamiento = funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/{}'.format(file3))
def __init__(self, file1, file2, file3, file4):
#3.imputaciones/X_info_mensual_mes_4_ano_2020.csv
self.data_procesada_antes_OneHoteEncoder_info_mensual= funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/{}'.format(file1))
#4.input_modelo/X_info_mensual_mes_4_ano_2020.csv
self.data_procesada_despues_OneHoteEncoder_info_mensual= funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/{}'.format(file2))
#3.imputaciones/X_train.csv
self.data_entrenamiento_antes_OneHoteEncoder = funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/{}'.format(file3))
#4.input_modelo/X_train_input.csv
self.data_entrenamiento_despues_OneHoteEncoder= funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/{}'.format(file4))
def __init__(self, fname):
#Buscamos el archivo del bucket en la S3
self.data = funciones_s3.abre_file_como_df('dpa20-incidentes-cdmx', 'bucket_incidentes_cdmx/1.preprocesamiento/base_procesada.csv')
host = funciones_rds.db_endpoint('db-dpa20')
connection = funciones_rds.connect( 'db_incidentes_cdmx', 'postgres', 'passwordDB', host)
#cleaned.IncidentesVialesInfoMensual
self.dataframe = psql.read_sql("SELECT * FROM {};".format(fname), connection)
def setUp(self):
""" Your setUp """
try:
data = funciones_s3.abre_file_como_df(
'dpa20-incidentes-cdmx',
'bucket_incidentes_cdmx/1.preprocesamiento/base_procesada.csv')
except IOError:
print('cannot open file')
self.unicos = data['incidente_c4_rec'].nunique()
def setUpClass(cls):
""" Your setUp """
try:
data = funciones_s3.abre_file_como_df(
'dpa20-incidentes-cdmx',
'bucket_incidentes_cdmx/1.preprocesamiento/base_procesada.csv')
except IOError:
print('cannot open file', IOError)
cls.unicos = data['incidente_c4_rec'].nunique()
cls.column1 = data['delegacion_inicio']
def setUp(self):
""" Your setUp """
try:
data = funciones_s3.abre_file_como_df(
'dpa20-incidentes-cdmx',
'bucket_incidentes_cdmx/1.preprocesamiento/base_procesada.csv')
except IOError:
print('cannot open file')
self.column1 = data['delegacion_inicio']