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xlsxファイルからランダムにサンプルデータを抽出したNumpy配列への格納方法を知りたいです。

yousno

総合スコア7

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投稿2021/05/13 05:13

編集2021/05/13 07:57

あるcsvファイルデータから下記通りデータを抽出し

df1 = pd.read_excel('data/marketing.xlsx')

data1=df1 [((df1['Country']== 'Germany')&(df1 ['Sex'] == 'Man'))]

data2 =np.asarray(data1)

そしてさらに下記の通りデータを抽出し
select = lambda row: [float(row[7])]
data2 = np.array([select(row) for row in data2])

上から5行目までを表示させると
data2[:5]

下記の通り表示されます。
array([[11.5],
[10.5],
[10.5],
[10. ],
[ 8. ]])

しかし、ここからランダムに392個のデータを抽出したsampleを下記の通り作ろうとすると
np.random.seed(0)
sample=np.random.choice(data2,392,replace=False)

下記のエラーが出てしまいます。
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-4cb5c0416549> in <module>
1 np.random.seed(0)
----> 2 sample=np.random.choice(data2,392)

mtrand.pyx in numpy.random.mtrand.RandomState.choice()

ValueError: a must be 1-dimensional

エラーが出ない上記sampleへの格納方法を教えて戴けたらと思います。

追記
下記のホームページを参考にしました。
https://www.python.ambitious-engineer.com/archives/2138
元データが初めから一列だとすんなりできるようですが、データを抽出した上で、さらに
それからランダムにサンプル抽出となるとエラーが出て、スムーズにいかないようです。

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meg_

2021/05/13 06:55

> ValueError: a must be 1-dimensional エラーメッセージの意味が分からない、ということでしょうか?
yousno

2021/05/13 07:47

正しいコードを知りたいです。 自分で検索してエラーメッセージの意味や対処法を調べましたがピッタリこの件に当てはまるものをみつけることができませんでした。
guest

回答1

0

ベストアンサー

np.ndarrayに変換せずに、pandas.DataFrameでランダムサンプリングすれば良いのではありませんか。

pandasの行・列をランダムサンプリング(抽出)するsample

投稿2021/05/13 08:20

ppaul

総合スコア24666

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yousno

2021/05/13 14:31

有難うございます。 どうしても集計の都合上、np.ndarrayに変換したい時は pandasでデータを抽出仕切ってから最後にnp.ndarrayに持っていくという方法を採ると いいような気がしました。
guest

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