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pythonのjupyter notebookでcsv読み取りはできましたが,それのピアソン相関を求めようとすると,何も表示されなくなりました.

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DrqYuto

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python3を使ってます.
jupyter notebook上でピアソン相関を使って類似度を出そうとしてます.
pd.read_csvでcsv読み取りはできました.
それのピアソン相関を求めようとすると何も表示されなくなりました.

csv

1.0,4.0,2.0,2.0
5.0,2.0,4.0,4.0
np.nan,np.nan,3.0,np.nan
2.0,5.0,np.nan,5.0
4.0,1.0,np.nan,1.0
np.nan,2.0,5.0,np.nan

csv読み取りのコード

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#1.必要なデータの読み込み
U=pd.read_csv("colla.csv",names=('Ken','Lee','Meg','Nan'))

#pandasでcsv/tsvファイル読み込み(read_csv, read_table) | note.nkmk.me
#https://note.nkmk.me/python-pandas-read-csv-tsv/
#"names=('A', 'B', 'C', 'D')のように任意の値を列名として設定することもできる。リストまたはタプルで指定する。"

#U=[[1,4,2,2],[5,2,4,4],[np.nan,np.nan,3,np.nan],[2,5,np.nan,5],[4,1,np.nan,1],[np.nan,2,5,np.nan]]
U = pd.DataFrame(U)
#npArray = np.genfromtxt("colla.csv", delimiter = ",", dtype = "float",skip_header=1)
#NumPyでCSVファイルを読み込み・書き込み(入力・出力) | note.nkmk.me
#https://note.nkmk.me/python-numpy-loadtxt-genfromtxt-savetxt/
#"np.genfromtxt()を使うと、欠損値を含んでいたり複数の異なるデータ型を含んでいたりする、より複雑な構造のCSVファイルの読み込みが可能。"
#npArray = np.loadtxt("in.csv",delimiter = ",",dtype = "float",skiprows=1) 

U.index = ['A','B','C','D','E','F']
U

csvを読み取ったスクリーンショット
イメージ説明

何も表示されなかったコード

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#1.必要なデータの読み込み
U=pd.read_csv("colla.csv",names=('Ken','Lee','Meg','Nan'))

#pandasでcsv/tsvファイル読み込み(read_csv, read_table) | note.nkmk.me
#https://note.nkmk.me/python-pandas-read-csv-tsv/
#"names=('A', 'B', 'C', 'D')のように任意の値を列名として設定することもできる。リストまたはタプルで指定する。"

#U=[[1,4,2,2],[5,2,4,4],[np.nan,np.nan,3,np.nan],[2,5,np.nan,5],[4,1,np.nan,1],[np.nan,2,5,np.nan]]
U = pd.DataFrame(U)
#npArray = np.genfromtxt("colla.csv", delimiter = ",", dtype = "float",skip_header=1)
#NumPyでCSVファイルを読み込み・書き込み(入力・出力) | note.nkmk.me
#https://note.nkmk.me/python-numpy-loadtxt-genfromtxt-savetxt/
#"np.genfromtxt()を使うと、欠損値を含んでいたり複数の異なるデータ型を含んでいたりする、より複雑な構造のCSVファイルの読み込みが可能。"
#npArray = np.loadtxt("in.csv",delimiter = ",",dtype = "float",skiprows=1) 

U.index = ['A','B','C','D','E','F']
U

pear = U.corr()
pear

何も表示されなかったスクリーンショット
イメージ説明

参考
scikit-learn データ分析 実践ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション) | 毛利 拓也, 北川 廣野, 澤田 千代子, 谷 一徳 |本 | 通販 | Amazon

また,読んだ方が良い本があれば教えて下さい.
よろしくお願いします.

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回答 1

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corr()の計算対象はブール値と数値のみです。
質問のデータフレームは列が全てobject型(文字列を含んでいるから)のため計算できませんので、出力結果はなしとなります。

投稿

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  • 2020/01/17 22:50

    なるほどです.np.nanを消せばいいですか?

    キャンセル

  • 2020/01/17 23:19

    それで良いはずです。

    キャンセル

  • 2020/01/18 09:49

    ありがとうございます.今実機がないので週明け試してみます!

    キャンセル

  • 2020/01/20 19:37

    np.nanを0.0に変更したらできました!ありがとうございます!

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