質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
87.20%
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。

解決済

fillnaが反映されません!

moon_light
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。

2回答

0評価

0クリップ

8504閲覧

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])

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。

良い質問の評価を上げる

以下のような質問は評価を上げましょう

  • 質問内容が明確
  • 自分も答えを知りたい
  • 質問者以外のユーザにも役立つ

評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

  • プログラミングに関係のない質問
  • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
  • 問題・課題が含まれていない質問
  • 意図的に内容が抹消された質問
  • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
  • 広告と受け取られるような投稿

評価を下げると、トップページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
87.20%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

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。