ValueError: could not convert string to float: 'Left' のエラーを解決したい

Question

#実現したいこと
ネットよりデータベースを取り込み、分析するツールを作りたく、調べながら、その雛形を作成中です。

#発生している問題・エラーメッセージ

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-60-071ac6e38240> in <module>
      6 #データの標準化を行う
      7 sc=preprocessing.StandardScaler()
----> 8 sc.fit(x_list2)
      9 
     10 X=sc.transform(x_list2)

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/data.py in fit(self, X, y)
    637         # Reset internal state before fitting
    638         self._reset()
--> 639         return self.partial_fit(X, y)
    640 
    641     def partial_fit(self, X, y=None):

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/data.py in partial_fit(self, X, y)
    661         X = check_array(X, accept_sparse=('csr', 'csc'), copy=self.copy,
    662                         estimator=self, dtype=FLOAT_DTYPES,
--> 663                         force_all_finite='allow-nan')
    664 
    665         # Even in the case of `with_mean=False`, we update the mean anyway

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
    494             try:
    495                 warnings.simplefilter('error', ComplexWarning)
--> 496                 array = np.asarray(array, dtype=dtype, order=order)
    497             except ComplexWarning:
    498                 raise ValueError("Complex data not supported\n"

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
     83 
     84     """
---> 85     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
     86 
     87 

ValueError: could not convert string to float: 'Left'

#該当のソースコード

import pandas as pd
input_book = pd.ExcelFile('FIFA19_data.xlsx')

input_sheet_name = input_book.sheet_names
num_sheet = len(input_sheet_name)
print(input_sheet_name)
print("sheet の数:", num_sheet)
input_sheet_df = input_book.parse(input_sheet_name[0])

input_sheet_df = input_sheet_df[input_sheet_df['Position']!= "GK"]
input_sheet_df.head(10)

import numpy as np

#データを読み込む
age=input_sheet_df.Age #年齢
overall=input_sheet_df.Overall #総合能力
wage=input_sheet_df.Wage #給与
PreferredFoot=input_sheet_df.PreferredFoot #利き足
Reputation=input_sheet_df.Reputation #レピュテーション
least_contract=input_sheet_df.least_contract #残りの契約年数
Height=input_sheet_df.Height #身長
Weight=input_sheet_df.Weight #体重
crossing=input_sheet_df.Crossing #クロス精度
Finishing=input_sheet_df.Finishing #フィニッシュ精度
heading=input_sheet_df.HeadingAccuracy #ヘディング精度
ShortPassing=input_sheet_df.ShortPassing #ショートパス精度
Dribbling=input_sheet_df.Dribbling #ドリブルの精度
Curve=input_sheet_df.Curve #カーブの精度
FKAccuracy=input_sheet_df.FKAccuracy #FK の精度
LongPassing=input_sheet_df.LongPassing #ロングパスの精度
BallControl=input_sheet_df.BallControl #ボールコントロール
Acceleration=input_sheet_df.Acceleration #飛び出し
SprintSpeed=input_sheet_df.SprintSpeed #スプリントスピード
Agility=input_sheet_df.Agility #アジリティ
Reactions=input_sheet_df.Reactions #リアクション
Balance=input_sheet_df.Balance #バランス
ShotPower=input_sheet_df.ShotPower #シュートパワー
stamina=input_sheet_df.Stamina #スタミナ
Jumping=input_sheet_df.Jumping #ジャンプ
Strength=input_sheet_df.Strength #ストレングス
LongShots=input_sheet_df.LongShots #ロングシュート
Aggression=input_sheet_df.Aggression #アグレッション
Interceptions=input_sheet_df.Interceptions #インターセプト
Positioning=input_sheet_df.Positioning
Vision=input_sheet_df.Vision
Penalties=input_sheet_df.Penalties
Composure=input_sheet_df.Composure
Marking=input_sheet_df.Marking
StandingTackle=input_sheet_df.StandingTackle
SlidingTackle=input_sheet_df.SlidingTackle

#利用するパラメータを指定する
equation_df2=pd.concat([wage, age, PreferredFoot, Reputation, least_contract, Height, Weight, \
                        crossing, Finishing, heading, ShortPassing, dribbling, Curve, FKAccuracy, \
                       LongPassing, BallControl, Acceleration, SprintSpeed, Agility, Reactions, \
                       Balance, ShotPower, stamina, Jumping, Strength, LongShots, Aggression, \
                       Interceptions, Positioning, Vision, Penalties, Composure, Marking, \
                       StandingTackle, SlidingTackle], axis=1)

#被説明変数として利用するものを取り出す
wage2 = pd.DataFrame(equation_df2.Wage)
#被説明変数を抜き取る
x_list2 = equation_df2.drop("Wage",1)
#異常値やnull になっている値を除去する
x_list2 = x_list2.drop(x_list2.columns[np.isnan(x_list2).any()], axis=1)

from sklearn import preprocessing, linear_model
import sklearn
import seaborn as sns

#データの整形を行う
#データの標準化を行う
sc=preprocessing.StandardScaler()
sc.fit(x_list2)

X=sc.transform(x_list2)

#相関係数を確認する
plt.figure(figsize=(30,24))
sns.heatmap(x_list2.pct_change().corr(), annot=True, cmap='Blues')

#読み込むデータファイル
https://www.dropbox.com/s/41lap8qzcxez33o/FIFA19_data.xlsx?dl=0

#自分で調べたことや試したこと
類例と解決方法を探しながら進めておりますが、本エラーはうまく見つけられませんでした。
先週末にPython/notebookを初め、DLもその際にしましたので、macの最新version(3.7?)を使用しています。
初心者で詳しくないですが、おそらく、このvalue errorのため？、途中でコードの実行が止まっているいるかと思われます。
詳しい人でしたら、すぐに原因がわかる内容かもしれませんが、お助けくださると感謝いたします。

Answer 1

用するパラメータにPreferredFootを入れているために、文字列が混入しているようです。
取り除くか、0と1に数値化するかしましょう。

Comments

[YY2]

ありがとうございます。修正してみます！

Answer 2

google翻訳
ValueError:文字列をfloatに変換できませんでした: 'Left'

ということだそうなので、エラーでてる行の変数のナカミをチェックしてみては

Comments

[YY2]

ありがとうございます。調べますと、
このコードに対して、

```
#異常値やnull になっている値を除去する
x_list2 = x_list2.drop(x_list2.columns[np.isnan(x_list2).any()], axis=1)
```

以下のエラーが出ますね。。

```
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-59-82c97bad44aa> in <module>
53
54 #異常値やnull になっている値を除去する
---> 55 x_list2 = x_list2.drop(x_list2.columns[np.isnan(x_list2).any()], axis=1)

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

```

このコードが問題なく、動きますと、Value Errorも直るのでしょうか？

[y_waiwai]

それが異常だ、ということがわかったのなら、そこんところを修正して、想定のように動くようにしましょう

[YY2]

ありがとうございます。
この'isnan'以外のコードで書けば、改善するのか？と思い、調査中なのですが、知識不足で、、苦労してます。

[y_waiwai]

x_list2の値が異常なら、異常でないようにする必要があるんでは
後付でいじってもどーしよーもないですよ