deaths_by_country[country] = d1['deaths'].to_numpy() covariates2 = pd.DataFrame(d1.loc[:, measurements]) covariates2 = pd.concat([covariates2, covariates2.tail(1).iloc[np.full(forecast,0)]], ignore_index = True) # Completar hasta N2 con la ultima fila. # append data stan_data['N'].append(N) stan_data['y'].append(y[0]) # just the index case! # Store data stan_data['covariate1'].append(covariates2.iloc[:,0].values.tolist()) stan_data['covariate2'].append(covariates2.iloc[:,1].values.tolist()) stan_data['covariate3'].append(covariates2.iloc[:,2].values.tolist()) stan_data['covariate4'].append(covariates2.iloc[:,3].values.tolist()) stan_data['covariate5'].append(covariates2.iloc[:,4].values.tolist()) stan_data['covariate6'].append(covariates2.iloc[:,5].values.tolist()) stan_data['covariate7'].append(covariates2.iloc[:,6].values.tolist()) stan_data['f'].append(f.tolist()) stan_data['deaths'].append(deaths.tolist()) stan_data['cases'].append(cases.tolist()) stan_data['N2'] = N2 stan_data['x']=list(range(1,N2+1)) # La informacion debe ir en tamano N2 x M for i in range(1,8): stan_data['covariate'+str(i)] = (np.array(stan_data['covariate'+str(i)]).T) stan_data['cases'] = (np.array(stan_data['cases'], dtype= 'int').T) stan_data['deaths'] = (np.array(stan_data['deaths'], dtype= 'int').T) stan_data['f'] = np.array(stan_data['f']).T