16_heart_disease_prediction.py

# التعامل مع البيانات الفئوية وتحويلها إلى بيانات رقمية
Categorical_Features = ['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']
new_dataset = pd.get_dummies(df_patients_data, columns = Categorical_Features)

# معايرة البيانات الرقمية 
s_sc = StandardScaler()
col_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak']
new_dataset[col_to_scale] = s_sc.fit_transform(new_dataset[col_to_scale])

# تعويض الأعمدة المفقودة بالبيانات الجديدة واستبدال القيم المفقودة بـ 0
patients_data = pd.merge(X_test, new_dataset, how='right').fillna(0, downcast='infer')
patients_data