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Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

MacOS(OSX)

MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。

Python

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。

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ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32') のエラーを解決したいです

YY2
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投稿2021/02/18 23:46

データを定期的に取り込み、定点的に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。

これまでに試したこと

前回に引き続き、ご支援を頂きながら、Goodgleで類例検索し、エラーを潰しながら進んでおりますが、以下のエラーメッセージが出ます。

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-19-bc82a3736ff0> in <module> 95 max_depth=3, 96 random_state=0) ---> 97 model3.fit(X_train, Y_train) 98 99 print('正解率(train):{:.3f}'.format(model3.score(X_train, Y_train))) ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/tree/tree.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 814 sample_weight=sample_weight, 815 check_input=check_input, --> 816 X_idx_sorted=X_idx_sorted) 817 return self 818 ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/tree/tree.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 128 random_state = check_random_state(self.random_state) 129 if check_input: --> 130 X = check_array(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csc") 131 y = check_array(y, ensure_2d=False, dtype=None) 132 if issparse(X): ~/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) 540 if force_all_finite: 541 _assert_all_finite(array, --> 542 allow_nan=force_all_finite == 'allow-nan') 543 544 if ensure_min_samples > 0: ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py in _assert_all_finite(X, allow_nan) 54 not allow_nan and not np.isfinite(X).all()): 55 type_err = 'infinity' if allow_nan else 'NaN, infinity' ---> 56 raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype)) 57 # for object dtype data, we only check for NaNs (GH-13254) 58 elif X.dtype == np.dtype('object') and not allow_nan: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

現在のコード

# 追記2/19が今回の追加のコードです

import pandas as pd #Pandas.ExcelFile でデータを読み込む 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]) #GK のデータのみを外す input_sheet_df = input_sheet_df[input_sheet_df['Position'] != "GK"] #最初の10行のみを表示する 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 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, \ 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) 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 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(30, 24)) sns.heatmap(x_list2.pct_change().corr(), annot=True, cmap='Blues') #追記2/19 from sklearn import model_selection #学習データとテストデータに分割する #分割する割合は2:8 で作業する X_train, X_test, Y_train, Y_test = model_selection.train_test_split( X, wage, test_size=0.2, random_state=0) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #決定木分析を, X_train 値と Y_train 値に基づき行う model3 = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3, random_state=0) model3.fit(X_train, Y_train) print('正解率(train):{:.3f}'.format(model3.score(X_train, Y_train))) print('正解率(train):{:.3f}'.format(model3.score(X_test, Y_test)))

読み込むデータ (Dropboxリンク)

https://www.dropbox.com/s/41lap8qzcxez33o/FIFA19_data.xlsx?dl=0

備考

類例解決でこちらを見ながら、
https://qiita.com/twaka/items/eb3ff958f87ca1f4c971

#NaN を含む列を削除する x_list2 = x_list2.drop(x_list2.columns[np.isnan(x_list2).any()], axis=1)

上記のコードも試行しましたが、うまく解決出来ませんでした。 サポートくださる方に感謝いたします。

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