Так пропуски есть, если не ошибаюсь

справился с задачей. необходимо явно указать тип.

извините за оффтоп, надо одному рисерчеру мыло послать:  
at = @
dot = .
есть еще варианты 😅?
спросить негде ))

Всё верно :D

Таааак что то я не понял

А могут быть другие варианты ?

да хз мыло это или еще фигня какая то ))
Первый раз с таким синтаксисом встречаюсь.

Может разметка такая

Это точно мыло. Так часто пишут, чтобы всякие краулеры имейлы не собирали и не слали потом предложения увеличить себе что-нибудь.

😁Проверка на сообразительность

Всем добрый вечер. Вопрос возможно не по теме, но все же. Есть БД в  Cassandre. Вопрос 1) Почему не получается считать записи более 30К за раз? 2) нужно считать данные и загнать это в датафрейм. Нашел один способ: определить свою ф-ю для row_factory. В итоге сам запрос дольше отрабатывается + рез-т сразу во фрейм заталкивается = время выполнения << намного меньше чем просто считать и построчно загонять во фрейм. Есть ли другие способы? Можно ли считывать из C* данные по частям (скажем сначала первые 10К затем следующие и т.д.) - тогда можно рез-т каждого запроса обрабатывать параллельно и затем объединить?

Всем здравствуйте, вопрос по Pandas, как можно идти в датафрейме по строкам? А не по отдельным колонкам

Господа, кто-то может поделиться полезными ссылками на материалы о Geospacial анализе используя Databricks ?

долго насиловал алгоритм кластеризации который выдавал плохой результат.
Посмотрел отзывы, схожая проблема была и у других, написали что проблема недопрепросесинга.
попробовал макс мин, ничего хорошего.
Попробовал скейл, дало:
Numerical issues were encountered when centering the data and might not be solved. Dataset may contain too large values. You may need to prescale your features.
Numerical issues were encountered when scaling the data and might not be solved. The standard deviation of the data is probably very close to 0.

То есть разность маленькая очень. Это значит что дата не класстеризуемая ?
Или только в таком препроцесорном виде скорее всего что нет ?

tSNE красиво рисует разделение, а сама кластеризация на двух разных алгоритмах постоянно стремиться всех в один кластер запихнуть.  Это прямой результат вот этого инсайта scale-a ?

после препросесинга такого и DR с помощью AE действительно плот очень смешанный.
это плохой препроссесинг или плохая дата ?

это аупут АЕ

Добавьте третье измерение. Так астрономы поступают.

можно что то почитать про это, есть рекомендации ?

kernel trick