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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2019/08/17 08:52

はじめてKaggleに登録して、titanicの生存者予測タスクにあたって、次のようなコードを書いてみました。

python

import lightgbm as lgbm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd import pandas_profiling as pdp import numpy as np import os from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier train = pd.read_csv('../input/titanic/train.csv') test = pd.read_csv('../input/titanic/test.csv') train.head() # print('fuck') train= pd.get_dummies(train, columns=['Sex', 'Embarked']) test = pd.get_dummies(test, columns=['Sex', 'Embarked']) # train.head() train = train.drop(['PassengerId', 'Name', 'Cabin', 'Ticket'], axis=1) test = test.drop(['PassengerId', 'Name', 'Cabin', 'Ticket'], axis=1) x_train = train.drop(['Survived','Age'], axis=1) x_train = x_train.drop(x_train.columns[np.isnan(x_train).any()], axis=1) x_test = x_test.drop(x_test.columns[np.isnan(x_test).any()], axis=1) y_train = train['Survived'] x_test = train.drop('Survived', axis=1) model = RandomForestClassifier() model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) logreg.socre(x_train, y_train)

そうすると、以下のエラーメッセージがでます。下のコードでNANを削除しているのですが、
x_train = x_train.drop(x_train.columns[np.isnan(x_train).any()], axis=1)

Error

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-18-b40df7e0435a> in <module> 31 x_test = train.drop('Survived', axis=1) 32 model.fit(x_train, y_train) ---> 33 y_pred = model.predict(x_test) 34 35 logreg.socre(x_train, y_train) /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py in predict(self, X) 543 The predicted classes. 544 """ --> 545 proba = self.predict_proba(X) 546 547 if self.n_outputs_ == 1: /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py in predict_proba(self, X) 586 check_is_fitted(self, 'estimators_') 587 # Check data --> 588 X = self._validate_X_predict(X) 589 590 # Assign chunk of trees to jobs /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py in _validate_X_predict(self, X) 357 "call `fit` before exploiting the model.") 358 --> 359 return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) 360 361 @property /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/tree/tree.py in _validate_X_predict(self, X, check_input) 389 """Validate X whenever one tries to predict, apply, predict_proba""" 390 if check_input: --> 391 X = check_array(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr") 392 if issparse(X) and (X.indices.dtype != np.intc or 393 X.indptr.dtype != np.intc): /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator) 540 if force_all_finite: 541 _assert_all_finite(array, --> 542 allow_nan=force_all_finite == 'allow-nan') 543 544 if ensure_min_samples > 0: /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py in _assert_all_finite(X, allow_nan) 54 not allow_nan and not np.isfinite(X).all()): 55 type_err = 'infinity' if allow_nan else 'NaN, infinity' ---> 56 raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype)) 57 # for object dtype data, we only check for NaNs (GH-13254) 58 elif X.dtype == np.dtype('object') and not allow_nan: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

どうしたらよいでしょうか。

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meg_
meg_

2019/08/17 10:21

x_train = x_train\.drop\(x_train\.columns\[np\.isnan\(x_train\)\.any\(\)\], axis=1\) 上記コードの後でx_trainの中身は確認しましたか?

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