Colaboratoryを使ったPython機械学習でエラーが発生したので修正したい。

Question

前提・実現したいこと

http://www.algo-fx-blog.com/lstm-fx-predict/
こちらのサイトを参考に機械学習の勉強をしているのですが、途中でエラーが出て進めなくなりましたので、原因を教えていただけるとありがたいです。
（使用しているデータはAPIからではなく、Axioryのヒストリカルデータを加工して使用しています。）

CSVの内容＝
date,time,open,high,low,close,volume
2021.02.01,00:00,143.568,143.572,143.568,143.572,2
2021.02.01,00:01,143.57,143.584,143.57,143.581,6
2021.02.01,00:02,143.586,143.62,143.586,143.62,3

発生している問題・エラーメッセージ

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/ops/array_ops.py in na_arithmetic_op(left, right, op, is_cmp)
    142     try:
--> 143         result = expressions.evaluate(op, left, right)
    144     except TypeError:

8 frames

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'


During handling of the above exception, another exception occurred:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/ops/array_ops.py in masked_arith_op(x, y, op)
    110         if mask.any():
    111             with np.errstate(all="ignore"):
--> 112                 result[mask] = op(xrav[mask], y)
    113 
    114     result, _ = maybe_upcast_putmask(result, ~mask, np.nan)

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import configparser
import datetime
from datetime import datetime, timedelta

#1分足CSVファイルのインポート　Googleドライブからのみ可能
import csv

response = open('/content/drive/MyDrive/GBPJPY_2021_02.csv', encoding='utf8')
csvreader = csv.DictReader(response)

#for row in csvreader:
# print(row)
#-------------------------------------------
# dictからDataFrameへ変換
res = pd.DataFrame(csvreader)

# CSVの中身を表示
print(res)


# 必要なデータへ切り分け（askのみ）
df = res[['date', 'time', 'open', 'high', 'low',"close", 'volume']]

# データフレームの399件〜410件を表示
df[399:410]

# 訓練とテストで日付区切る
split_date = '2021.02.03'
train, test = df[df['date'] < split_date], df[df['date']>=split_date]
del train['time']
del test['time']

# 念のため確認
train.shape, test.shape

# windowを設定
window_len = 10

# LSTMへの入力用に処理（訓練）
train_lstm_in = []
for i in range(len(train) - window_len):
    temp = train[i:(i + window_len)].copy()
    for col in train:
       temp.loc[:, col] = temp[col] / temp[col].iloc[0] - 1
    train_lstm_in.append(temp)
lstm_train_out = (train['close'][window_len:].values / train['close'][:-window_len].values)-1
 

 # LSTMへの入力用に処理（テスト）
test_lstm_in = []
for i in range(len(test) - window_len):
    temp = test[i:(i + window_len)].copy()
    for col in test:
        temp.loc[:, col] = temp[col] / temp[col].iloc[0] - 1
    test_lstm_in.append(temp)
lstm_test_out = (test['close'][window_len:].values / test['close'][:-window_len].values)-1


	
# PandasのデータフレームからNumpy配列へ変換しましょう
train_lstm_in = [np.array(train_lstm_input) for train_lstm_input in train_lstm_in]
train_lstm_in = np.array(train_lstm_in)
 
test_lstm_in = [np.array(test_lstm_input) for test_lstm_input in test_lstm_in]
test_lstm_in = np.array(test_lstm_in)

試したこと

原因がつかめず、なにも試すことができませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

おそらく以下のように、df['close'].iloc[0]の型が数ではなく、文字列になったている可能性が高いです。

>>> print(type(df['close'].iloc[0]))
<class 'str'>

これらの値を文字列ではなく数にしましょう。

Comments

[spa]

print(temp[col])
としたところ、
0 2021.02.01
1 2021.02.01
2 2021.02.01
3 2021.02.01
4 2021.02.01
5 2021.02.01
6 2021.02.01
7 2021.02.01
8 2021.02.01
9 2021.02.01
Name: date, dtype: object

と出ました。
またエラーメッセージは：TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'
でした。

いろいろ検索しましたが、修正の方法がわからないので教えていただけますでしょうか？
よろしくお願いします。

[spa]

print(type(temp[col].iloc[0]))
の結果はおっしゃるとおり、
<class 'str'>
でした。

[spa]

print(temp[col][1].replace('.', '').double())
で、日付になっていた部分の.を消して数字に変換。
そのあと、.double()にしましたが失敗しました。

[spa]

print(float(str(df["close"])))
で文字列から少数にしましたが、
ValueError: could not convert string to float: '0 143.572\n1 143.581\n2 143.62\n3 143.582\n4 143.585\n ... \n4440 143.264\n4441 143.295\n4442 143.293\n4443 143.298\n4444 143.284\nName: close, Length: 4445, dtype: object'
という形で記号が入ってしまいうまくいきませんでした。
色々試しましたが、ギブアップです。

[ppaul]

response = open('/content/drive/MyDrive/GBPJPY_2021_02.csv', encoding='utf8')
csvreader = csv.DictReader(response)

だと変換で苦労するので

res = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/GBPJPY_2021_02.csv')

で読み込んだ方が楽です。数は自動的に変換されます。

https://note.nkmk.me/python-pandas-read-csv-tsv/

[spa]

返信ありがとうございます。
res = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/GBPJPY_2021_02.csv')
に置き換えたらラクになりました。

今は、
temp.loc[:, col] = temp[col].str.replace('.', '').astype(float) / temp[col].str.replace('.', '').astype(float).iloc[0] - 1

でfloat型にすることはできましたが、
AttributeError: Can only use .str accessor with string values!
のエラーが出ました。なかなか難しいですね。

[spa]

temp.loc[:, col] = temp[col].astype(str).str.replace('.', '').astype(float) / temp[col].astype(str).str.replace('.', '').astype(float).iloc[0] - 1

としたところ、動かすことができました。
いろいろとヒントをいただきありがとうございました！