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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。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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ファイルとは、文字列に基づいた名前又はパスからアクセスすることができる、任意の情報のブロック又は情報を格納するためのリソースです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

コードレビュー

コードレビューは、ソフトウェア開発の一工程で、 ソースコードの検査を行い、開発工程で見過ごされた誤りを検出する事で、 ソフトウェア品質を高めるためのものです。

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(機械学習用)csvファイルのデータを正常に読み取りたい

Kokku

総合スコア39

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投稿2021/03/30 08:48

編集2021/03/30 09:05

機械学習用csvファイルを自分で用意してそのファイルのデータをきちんと読み込みたいと思って調べたりしていたのですが
csvファイル

import pandas as pd df = pd.read_csv('emotion3.csv') print("データセットのキー(特徴量名)の確認==>:\n", df.keys()) #print('dataframeの行数・列数の確認==>\n', df.shape) # dataframe各列の欠損値でないデータ数、データ型を確認 #df.info() """ # 数値ではない型の要素の抽出 objectlist = df[['特徴量名を入れる']][df['特徴量名を入れる'].apply(lambda s:pd.to_numeric(s, errors='coerce')).isnull()] #objectlist import sklearn facemotion = sklearn.utils.Bunch() # 'Score'(幸福スコア)を目的変数'target'とする facemotion['target'] = df['Score'] # 説明変数を'data'に入れる facemotion['data'] = df.loc[:, ['GDP per capita', 'Social support', 'Healthy life expectancy', 'Freedom to make life choices', 'Generosity', 'Perceptions of corruption']] # 特徴量の名前も入れておくと、グラフの凡例等に使えます(無くても可) facemotion['feature_names'] = ['GDP per capita', 'Social support', 'Healthy life expectancy', 'Freedom to make life choices', 'Generosity', 'Perceptions of corruption'] # 訓練セットとテストセットに分割 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( worldhappiness['data'], worldhappiness['target'], random_state=0) print("X_train shape:", X_train.shape) print("X_test shape:", X_test.shape)

このコードを実行したところ

データセットのキー(特徴量名)の確認==>: Index(['Unnamed: 0', '{'face_token': '8fe676a25b8b7fabde0143c41a5857e9', 'face_rectangle': {'top': 64, 'left': 15, 'width': 215, 'height': 215}, 'landmark': {'contour_chin': {'x': 121, 'y': 278}, 'contour_left1': {'x': 18, 'y': 99}, 'contour_left2': {'x': 18, 'y': 124}, 'contour_left3': {'x': 19, 'y': 149}, 'contour_left4': {'x': 23, 'y': 173}, 'contour_left5': {'x': 29, 'y': 197}, 'contour_left6': {'x': 39, 'y': 220}, 'contour_left7': {'x': 53, 'y': 240}, 'contour_left8': {'x': 70, 'y': 258}, 'contour_left9': {'x': 92, 'y': 272}, 'contour_right1': {'x': 233, 'y': 110}, 'contour_right2': {'x': 231, 'y': 134}, 'contour_right3': {'x': 227, 'y': 157}, 'contour_right4': {'x': 221, 'y': 181}, 'contour_right5': {'x': 214, 'y': 204}, 'contour_right6': {'x': 204, 'y': 226}, 'contour_right7': {'x': 189, 'y': 245}, 'contour_right8': {'x': 170, 'y': 261}, 'contour_right9': {'x': 148, 'y': 273}, 'left_eye_bottom': {'x': 75, 'y': 109}, 'left_eye_center': {'x': 77, 'y': 103}, 'left_eye_left_corner': {'x': 55, 'y': 103}, 'left_eye_lower_left_quarter': {'x': 64, 'y': 107}, 'left_eye_lower_right_quarter': {'x': 88, 'y': 109},

と出力されたのですが説明変数としてはface_rectangle、landmarkだけ取得したいのですがどのように指定すればこの情報だけ取得できるでしょうか。

よろしくお願いいたします。

エラー内容

KeyError: "None of [Index(['特徴量名を入れる'], dtype='object')] are in the [columns]"

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t_obara

2021/03/30 09:48

提示されている画面キャプチャを見るに、csvではなく、jsonのリストなのでは?
Kokku

2021/03/30 09:54

使用したAPIには結果がjsonファイル形式で出力されると書いてあったので.to_csvで拡張子をcsvにしたのですがそれだけではだめなのでしょうか?また、json形式のファイルをcsv形式のファイルに変換するにはどのようにすればよいでしょうか?
guest

回答1

0

ベストアンサー

使用したAPIには結果がjsonファイル形式で出力される

であれば、jsonとして読むべきですよ
https://note.nkmk.me/python-pandas-read-json/

投稿2021/03/30 11:13

t_obara

総合スコア5488

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