機械学習でのエラーについて

Question

前提・実現したいこと

今現在タイタニック号の予測をしています。しかし色々なエラーをが出てきましたが最後学習用では出ないエラーが出てしまいました。

発生している問題・エラーメッセージ

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AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-332-1ace3774f492> in <module>
     16 test.drop('Parch', axis=1, inplace=True)
     17 
---> 18 test['Fare'] = test['Fare'].astypes(int)
     19 
     20 test

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in __getattr__(self, name)
   5177             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):
   5178                 return self[name]
-> 5179             return object.__getattribute__(self, name)
   5180 
   5181     def __setattr__(self, name, value):

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'astypes'

該当のソースコード

# モジュールとファイルの読み込み
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import math

train = pd.read_csv('../input/titanic/train.csv', encoding='utf-8')
test = pd.read_csv('../input/titanic/test.csv', encoding='utf-8')

train.head(3)

# 欠損値の補完
train_age_mean = train['Age'].mean()
train.fillna(value={'Age':train_age_mean}, inplace=True)
train['Age'] = train['Age'].astype(int)
# 特徴量の削除
train.drop('PassengerId', axis=1, inplace=True)
train.drop('Name', axis=1, inplace=True)
train.drop('Ticket', axis=1, inplace=True)
train.drop('Cabin', axis=1, inplace=True)
train.drop('Embarked', axis=1, inplace=True)
# 特徴量の値の変化
train.replace({'male':0, 'female':1}, inplace=True)
# 特徴量エンジニアリング
train['familysize'] = train['SibSp'] + train['Parch'] + 1
train.drop('SibSp', axis=1, inplace=True)
train.drop('Parch', axis=1, inplace=True)
# 反転する
train = train[train.columns[::-1]]

train['Fare'] = train['Fare'].astype(int)

train

# 欠損値の補完
test_age_mean = test['Age'].mean()
test.fillna(value={'Age':test_age_mean}, inplace=True)
test['Age'] = test['Age'].astype(int)
# 特徴量の削除
test.drop('PassengerId', axis=1, inplace=True)
test.drop('Name', axis=1, inplace=True)
test.drop('Ticket', axis=1, inplace=True)
test.drop('Cabin', axis=1, inplace=True)
test.drop('Embarked', axis=1, inplace=True)
# 特徴量の値の変化
test.replace({'male':0, 'female':1}, inplace=True)
# 特徴量エンジニアリング
test['familysize'] = test['SibSp'] + test['Parch'] + 1
test.drop('SibSp', axis=1, inplace=True)
test.drop('Parch', axis=1, inplace=True)

test['Fare'] = test['Fare'].astypes(int)

test

# 説明変数と目的変数の定義
x_train = train.loc[:, :'Pclass']
y_train = train.loc[:, 'Survived']
x_test = test
x_test

試したこと

色々書き換えてint型に変えようとしました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

froat型でそのまま機械学習を行うと最後にエラーが出てしまいます。
カラムはPassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked　となっています。

Answer 1

ただFareに欠損値が隠れているだけでした