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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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fillnaが反映されません!

moon_light

総合スコア23

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/12/14 14:49

前提・実現したいこと

fillnaを使ってNanを穴埋めしたいです。fillnaが反映されません。Noneには置き換わっています。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーは出ていませんがfillnaが反映されません。

該当のソースコード

import numpy as np import pandas as pd file_name='data_class2.xlsx' sheet_name='Sheet1' df = pd.read_excel(file_name,sheet_name=sheet_name) df=df.drop('results',axis=1) df_X=df.copy() df_Y=df.copy() features_df=df_X.drop('Target',axis=1) for i in range(len(features_df.columns)): col=features_df.iloc[0:44,i] q1=col.describe()['25%'] q3=col.describe()['75%'] iqr=q3-q1 outlier_min=q1-(iqr)*1.5 outlier_max=q3+(iqr)*1.5 col[col<outlier_min]=None col[col>outlier_max]=None mod_hr_rest_avg=features_df["HR-rest"][0:44].mean() mod_hr_task_avg=features_df["HR-task"][0:44].mean() mod_hr_after_avg=features_df["HR-after"][0:44].mean() mod_hf_rest_avg=features_df["HF-rest"][0:44].mean() mod_hf_task_avg=features_df["HF-task"][0:44].mean() mod_hf_after_avg=features_df["HF-after"][0:44].mean() mod_lf_rest_avg=features_df["LH-rest"][0:44].mean() mod_lf_task_avg=features_df["LH-task"][0:44].mean() mod_lf_after_avg=features_df["LH-after"][0:44].mean() features_df["HR-rest"][0:44].fillna(mod_hr_rest_avg) features_df["HR-task"][0:44].fillna(mod_hr_task_avg) features_df["HR-after"][0:44].fillna(mod_hr_after_avg) features_df["HF-rest"][0:44].fillna(mod_hf_rest_avg) features_df["HF-task"][0:44].fillna(mod_hf_task_avg) features_df["HF-after"][0:44].fillna(mod_hf_after_avg) features_df["LH-rest"][0:44].fillna(mod_lf_rest_avg) features_df["LH-task"][0:44].fillna(mod_lf_task_avg) features_df["LH-after"][0:44].fillna(mod_lf_after_avg) print(features_df[0:44])

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guest

回答2

0

fillnaそのものは成功しているがその結果をdfに反映するコードが不足しています。
ひとつはdf[]=を追加してfillnaの結果を該当する列に代入するものです。もうひとつはfillnaのオプションにinplace=Trueを追加するとそのまま置き換えをしてくれます。やりたいことに合わせて選択してください

投稿2018/12/14 15:26

R.Shigemori

総合スコア3376

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0

自己解決

疲れてどうかしてました。

投稿2018/12/14 15:23

moon_light

総合スコア23

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