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Kaggle の titanic tutorial での typeerror

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前提・実現したいこと

kaggle の Titanic Tutorial を進めたい

発生している問題・エラーメッセージ

pandas の DataFrame において dictionary を使用するとそこで callable できないといわれます. kaggle の Notebook でそのままデータを読み込んでいます. エラーメッセージの行数はセルごとの行数ですが、ソースコードは一応全て載せるので下の方となります。

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-31-c4b3e7ab234b> in <module>
12 
13 dic_testdata = {'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}
---> 14 output = pd.DataFrame(dic_testdata, index = False)
15 output.to_csv('my_submission.csv', index=False)
16 print("Your submission was successfully saved!")

TypeError: 'dict' object is not callable

該当のソースコード

# This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed
# It is defined by the kaggle/python Docker image: https://github.com/kaggle/docker-python
# For example, here's several helpful packages to load

import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)

# Input data files are available in the read-only "../input/" directory
# For example, running this (by clicking run or pressing Shift+Enter) will list all files under the input directory

import os
for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'):
    for filename in filenames:
        print(os.path.join(dirname, filename))

# You can write up to 5GB to the current directory (/kaggle/working/) that gets preserved as output when you create a version using "Save & Run All" 
# You can also write temporary files to /kaggle/temp/, but they won't be saved outside of the current session




train_data = pd.read_csv('/kaggle/input/titanic/train.csv')
test_data = pd.read_csv('/kaggle/input/titanic/test.csv')
train_data.head()
test_data.head()



women = train_data.loc[train_data.Sex == 'female']['Survived']
rate_women = sum(women)/len(women)
print (rate_women)
men = train_data.loc[train_data.Sex == 'male']["Survived"]
rate_men = sum(men)/len(men)
print(rate_men)




from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

y = train_data["Survived"]

features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"]
X = pd.get_dummies(train_data[features])
X_test = pd.get_dummies(test_data[features])

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X_test)

dic_testdata = {'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}
output = pd.DataFrame(dic_testdata)
output.to_csv('my_submission.csv', index=False)
print("Your submission was successfully saved!")
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  • Hirasawa_Yui_3

    2020/05/02 20:13

    失礼しました。申し訳ないです
    https://www.kaggle.com/alexisbcook/titanic-tutorial

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

エラーメッセージのコードと質問のコードが一致しないのでよく分かりませんが、下記でindex = Falseを指定しているのが原因ではないでしょうか?(エラーの内容が違う気もしますが)

---> 14 output = pd.DataFrame(dic_testdata, index = False)

投稿

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  • 2020/05/02 21:11

    すみません、エラーメッセージ間違えてましたが、そこを直しても同じエラーが出ます...
    TypeError Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-32-3dd6e65b9936> in <module>
    12
    13 dic_testdata = {'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}
    ---> 14 output = pd.DataFrame(dic_testdata)
    15 output.to_csv('my_submission.csv', index=False)
    16 print("Your submission was successfully saved!")

    TypeError: 'dict' object is not callable

    キャンセル

  • 2020/05/02 21:27

    同じコードで試してみましたがエラーは発生しませんでした。
    一度カーネルを再起動してセルを実行してみたください。

    キャンセル

  • 2020/05/02 23:42

    再起動したらうまくいきました、ありがとうございました!

    キャンセル

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