データフレームからarrayに変更(as_array)

Question

前提・実現したいこと

https://cpptake.com/archives/525#toc7

このサイトを参考にLSTMで株価予測を試したいと思っているのですが、

発生している問題・エラーメッセージ

as_matrix（）を使うと以下のようなエラーが表示されます。

Traceback (most recent call last):
  File "chart1.py", line 51, in <module>
    (X_train, y_train), (X_test, y_test) = train_test_split(df, test_size = 0.1, n_prev = length_of_sequences)
  File "chart1.py", line 42, in train_test_split
    X_train, y_train = _load_data(df.iloc[0:ntrn], n_prev)
  File "chart1.py", line 31, in _load_data
    docX.append(data.iloc[i:i+n_prev].as_matrix())
  File "/mnt/c/sucripe/.local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py", line 5462, in __getattr__
    return object.__getattribute__(self, name)
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'as_matrix'

該当のソースコード

def _load_data(data, n_prev = 50):  
    docX, docY = [], []
    for i in range(len(data)-n_prev):
        docX.append(data.iloc[i:i+n_prev].values())
        docY.append(data.iloc[i+n_prev].values())
    alsX = np.array(docX)
    alsY = np.array(docY)
 
    return alsX, alsY

ソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import csv
import pandas as pd

df = pd.read_csv("stock.csv")
#データを反転
df = df.iloc[::-1]
df.index = range(len(df))
x = df['finish'] 
#カラムごとapply
x = x.apply(lambda s: float(s.replace(',','')))

# ５０日分のデータを１塊とした窓を作る
def _load_data(data, n_prev = 50):  
    docX, docY = [], []
    for i in range(len(data)-n_prev):
        docX.append(data.iloc[i:i+n_prev].values())
        docY.append(data.iloc[i+n_prev].values())
    alsX = np.array(docX)
    alsY = np.array(docY)
 
    return alsX, alsY
 
def train_test_split(df, test_size=0.1, n_prev = 50):  
    
    ntrn = round(len(df) * (1 - test_size))
    ntrn = int(ntrn)
    X_train, y_train = _load_data(df.iloc[0:ntrn], n_prev)
    X_test, y_test = _load_data(df.iloc[ntrn:], n_prev)
 
    return (X_train, y_train), (X_test, y_test)
 
#株価の平均値で割ることで正規化を実施
df = x / x.mean()
length_of_sequences = 50
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = train_test_split(df, test_size = 0.1, n_prev = length_of_sequences)
 
#確認
print("X_train = ",X_train.shape)
print("y_train = ",y_train.shape)
print("X_test  = ",X_test.shape)
print("y_test  = ",y_test.shape)

試したこと

検索するとas_matrixが非推奨であるという記事を見つけたのでvalues()を試したのですが

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

となりました。。。

なお、関数をなくすと

X_train = (2196, 50)
y_train = (2196,)
X_test = (199, 50)
y_test = (199,)

となります。

Answer 1

データフレームのvaluesは属性であってメソッドではありません。

data.iloc[i:i+n_prev].values()

ではなく、

data.iloc[i:i+n_prev].values

と書けば、以下のエラーは出ません。

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

そのあと思ったとおりに動くかどうかは別の問題です。

Comments

[daifuku1232]

返答ありがとうございます。

Traceback (most recent call last):
File "chart1.py", line 42, in <module>
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = train_test_split(df, test_size = 0.1, n_prev = length_of_sequences)
File "chart1.py", line 34, in train_test_split
X_train, y_train = _load_data(df.iloc[0:ntrn], n_prev)
File "chart1.py", line 24, in _load_data
docY.append(data.iloc[i+n_prev].values)
AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'values'

astypeなどでキャストしたりしたのですが。。。うまくいきません。

[ppaul]

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