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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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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。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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1回答

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corrcoefで相関係数を求める際にNaNを除外したい。

kei_124981

総合スコア11

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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2020/12/07 07:51

閲覧ありがとうございます。
PythonでNaN値の入ったcsvの特定の2列の相関係数を求めたいです。
以下の様に計算すると、NaN値が入っているためNaNで返されてしまいます。
NaN値を無視して相関係数を求める方法をご教授いただけると幸いです。

Python

1indicator = dfm['indi'] 2returns = dfm['return_price'] 3correlation = corrcoef(indicator, returns) 4r2= correlation[0, 1] ** 2 5ax.text(0.8, 0.1, f"R**2={r2:.4f}", transform=ax.transAxes)

return
'R**2=nan'

[csv]
time return_price indi
2020-12-06 13:49:17 2070859.0 NaN
2020-12-06 13:49:18 2070705.0 103.421167
2020-12-06 13:49:19 2070594.0 103.421321
2020-12-06 13:49:20 2070593.0 103.421476
2020-12-06 13:49:21 2070593.0 103.421684
2020-12-06 13:49:22 2070454.0 NaN
2020-12-06 13:49:23 2070392.0 103.422025
2020-12-06 13:49:24 2070389.0 103.422256
2020-12-06 13:49:25 2070378.0 103.422335
2020-12-06 13:49:26 2070375.0 103.422429

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meg_

2020/12/07 10:55

> correlation = corrcoef(indicator, returns) 上記の「corrcoef」はnumpy.corrcoefのことでしょうか? > indicator = dfm['indi'] 上記の「dfm」はpandas.DataFrameでしょうか?
kei_124981

2020/12/07 12:09

失礼しました。DataFrameです。
guest

回答1

0

ベストアンサー

Nanがあるデータを削除して計算する例です。

Python

1dfm = dfm.dropna() 2indicator = dfm['indi'] 3returns = dfm['return_price'] 4correlation = corrcoef(indicator, returns) 5r2= correlation[0, 1] ** 2

投稿2020/12/07 11:08

meg_

総合スコア10760

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kei_124981

2020/12/07 13:31

ご回答ありがとうございます。 csvをかなり加工していて、あまり削除は使いたくないのですが、NaN値だけ無視する方法はないでしょうか?
meg_

2020/12/07 14:54

そもそもNanはどういう場合に発生するのでしょうか? Nanを他の適切な値(例えば平均値など)に置き換えることが出来るならば置き換えて計算すれば良いです。
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