как подготовить фрейм данных для использования с keras?

Question

приведенный ниже код выводит pandas фрейм данных для производительности акций Apple за определенный период времени, теперь print (data.tail(100) выводит нижнюю часть фрейма данных 100 строк, скажем, я хочу передать этот фрейм данных в модель машинного обучения после нормализуя эти данные, как модель будет обрабатывать этот фрейм данных, другими словами, начинается ли он от головы к хвосту или обрабатывает его в целом массив numpy, потому что здесь важно время Я не хочу, чтобы модель обучалась назад

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
import pandas as pd
key = 'some-api-key'
ts = TimeSeries(key=key, output_format='pandas')


def get_asset_info(symbol):
    data, meta_data = ts.get_intraday(symbol='AAPL',interval='5min', outputsize='full')
    dt_lst =  (data.index.values.tolist())

    data['dt_format'] = dt_lst
    data  =data[["dt_format", "1. open" , "2. high" , "3. low" , "4. close" , "5. volume", ]]

    print (data.tail(100))



    pass

get_asset_info(symbol="BNBBTC")